| パラメータ名 | タイプ | デフォルト値 | 値の範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| モデル | 文字列 | 「フラックスプロ」 | 「flux-pro」に修正 | 使用されているモデル名は、現在「flux-pro」のみがサポートされています。 |
| プロンプト | 文字列 | - | - | 画像の生成に使用されるテキスト プロンプト (必須)。プロンプトの内容は、生成される画像の内容とスタイルに直接影響します。生成したい画像をできるだけ詳細かつ具体的に記述する必要があります。 |
| ステップ | 整数 | 25 | 1~50 | 拡散ステップの数。値が大きいほど、生成されるイメージの詳細はより豊かになりますが、レンダリング時間は長くなります。 30 ステップを超えるとゲインは徐々に小さくなります。 |
| ガイダンス | 番号 | 3 | 2~5 | 生成された画像とテキストヒントの関連性と画像の品質/多様性の間のバランスを制御します。値を大きくすると (4.5 など)、出力はプロンプトとより厳密に一致しますが、画像の全体的な品質と多様性が低下する可能性があります。値を低くすると (2.5 など)、創造的な自由度が高まりますが、結果として得られる画像はプロンプトとの関連性が低くなる可能性があります。 3 ~ 4 の値を取ることをお 勧めします。 |
| 間隔 | 番号 | 2 | 1~4 | サンプリング間隔、つまり元の潜在空間のステップ サイズ。間隔を長くすると、イメージ生成時にモデルにさらに多くの余地が与えられ、出力イメージの構成、色、詳細、およびプロンプト解釈がより多く変更されるようになります。間隔を短くすると、モデルはより厳密にキューに従い、より一貫性のある画像が生成されますが、若干単調になる可能性があります。インターバルはガイダンスの逆調整と同様です。一般ユーザーは 2 に設定することをお勧めします。上級ユーザーは必要に応じて 1.5 ~ 3 の間で調整できます。 |
| アスペクト比 | 文字列 | 「1:1」 | 「1:1」、「16:9」、「2:3」、「3:2」、「4:5」、「5:4」、「9:16」 | 画像のアスペクト比を生成し、いくつかの一般的なアスペクト比オプションを提供します。ニーズに応じて選択してください。 |
| 種子 | 整数 | - | - | ランダム シード。値の範囲は 0 ~ 2^32-1 です。シードを設定すると毎回確実な画像が生成されます。シードが設定されていない場合、毎回生成される画像はランダムになります。シードを設定すると、再現可能な生成結果を得ることができます。 |
| 出力形式 | 文字列 | "ウェブ" | 「webp」、「jpg」、「png」 | 出力画像の形式。 3 つの一般的な Web 対応形式が提供されています。特別な必要がない場合は、デフォルトの webp 形式を使用することをお勧めします。 |
| 出力品質 | 整数 | 80 | 0~100 | 出力画像の品質。jpg および webp 形式 にのみ有効です。 100 は最高の品質を表し、0 は最低の品質を表します。画質とファイルサイズのバランスをとりたい場合は、80 |
| 安全性_許容度 | 整数 | 5 | 1~5 | コンテンツの安全性許容範囲。1 は最も厳しいことを意味し、5 は最も緩いことを意味します。 |
| 応答形式 | 文字列 | "URL" | "url"、"b64_json" | 返される画像データ形式、画像アドレスはデフォルトで URL 形式で返されます。 「b64_json」に設定すると、画像データは JSON の Base64 エンコードで直接返され、追加のネットワーク要求が節約されますが、応答データの量は増加します。 |
curl --location --request POST 'https://cn2us02.opapi.win/api/v1/ai/draw/flux/pro' \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--data-urlencode 'model=flux-pro' \
--data-urlencode 'prompt=black forest gateau cake spelling out the words \"OhMyGPT\", tasty, food photography, dynamic shot' \
--data-urlencode 'response_format=b64_json'{
"statusCode": 200,
"message": "Success",
"data": {
"outputs": [
{
"url": "https://replicate.delivery/czjl/DlkK3QNCx54wPBsON6bGAk9YALq5JoaSieXXcaqPkfLQkNWTA/output.webp",
"b64_json": "data:image/webp;base64,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