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Flux 2 LoRA 编辑

该模型擅长渲染复杂的文本和色彩准确的输出，使其成为市场营销、产品视觉效果和创意工作流程的理想选择。

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                                        const main = async () => {
  const response = await fetch('https://api.ai.cc/v1/images/generations', {
    method: 'POST',
    headers: {
      Authorization: 'Bearer ',
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'blackforestlabs/flux-2-lora-edit',
      prompt: 'Combine the images so the T-Rex is wearing a business suit, sitting in a cozy small café, drinking from the mug. Blur the background slightly to create a bokeh effect.',
      image_urls: [
        'https://raw.githubusercontent.com/aimlapi/api-docs/main/reference-files/t-rex.png',
        'https://raw.githubusercontent.com/aimlapi/api-docs/main/reference-files/blue-mug.jpg',
      ],
    }),
  }).then((res) => res.json());

  console.log('Generation:', response);
};

main();

                                        import requests


def main():
    response = requests.post(
        "https://api.ai.cc/v1/images/generations",
        headers={
            "Authorization": "Bearer ",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "blackforestlabs/flux-2-lora-edit",
            "prompt": "Combine the images so the T-Rex is wearing a business suit, sitting in a cozy small café, drinking from the mug. Blur the background slightly to create a bokeh effect.",
            "image_urls": [
                "https://raw.githubusercontent.com/aimlapi/api-docs/main/reference-files/t-rex.png",
                "https://raw.githubusercontent.com/aimlapi/api-docs/main/reference-files/blue-mug.jpg",
            ],
        },
    )

    response.raise_for_status()
    data = response.json()

    print("Generation:", data)


if __name__ == "__main__":
    main()

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Flux 2 LoRA 编辑

产品详情

这 Flux 2 LoRA 编辑模型 是一家尖端、专业化的公司 图像编辑人工智能精心调整的杠杆作用 LoRa（低秩自适应）技术 基于强大的 Flux 2 架构。这项创新使用户能够实现 精准、品牌一致且产品专属的图像转换 具有无与伦比的效率和广泛的定制潜力。

技术规格

🚀 型号： FLUX.2 [开发版] LoRA 编辑版
🧠 建筑学： 结合了 24B 参数视觉语言模型（Mistral-3）和整流变换器，用于高级图像生成和编辑。
🖼️ 输入/输出分辨率： 支持编辑最高分辨率的图像，最高可达 400 万像素。注意：为便于定价，输入图像将被调整为 100 万像素。
📝 提示类型： 提供多种提示选项，支持自然语言和结构化 JSON 提示，可对场景、样式、构图等进行详细控制。

性能基准

✅ 实现 卓越的及时性、良好的视觉保真度 与其他开放重量级模型相比。
✨ 优于其他开放式模型 无论是单参考文献编辑还是多参考文献编辑任务。

主要特点

🎨 专业转型能力： 调整模型以持续保持 品牌风格，执行产品专属修改或者应用独特的视觉效果。
⚡ 高效的训练和部署： LoRA 微调显著 降低培训成本 并使其能够 立即部署 关于编辑端点。
🤝 多图编辑： 无缝结合 多幅图像参考 在一次操作中，利用模型学习到的上下文理解能力。

FLUX.2 API 定价

每百万像素 0.02205 美元 （1 MP 输入 + N MP 输出）。

主要应用案例

🛒 品牌一致性图像编辑 用于营销材料和宣传活动。
📦 产品特定的视觉调整非常适合用于包装或宣传图片。
🖌️ 定制风格的转印 专为创意人员和广告公司量身打造。
🛠️ 高保真校正和增强 在专业摄影和设计工作流程中。
📈 自动生成多图像内容 用于社交媒体、广告和各种数字资产。

代码示例和文档

// Flux 2 LoRA 编辑 API 示例代码片段import requests url = "https://api.example.com/flux-2-lora-edit" // 替换为实际的 API 端点headers = { "Authorization" : "Bearer YOUR_API_KEY" , "Content-Type" : "application/json" } data = { "input_image_url" : "https://example.com/my-image.jpg" , "prompt" : "将背景更改为阳光沙滩，并为人物添加太阳镜。" , "style_reference_url" : "https://example.com/style-ref.jpg" // 可选} response = requests . post ( url , headers = headers , json = data ) if response . status_code == 200 : print ( response . json (). get ( "edited_image_url" )) else : print ( "Error:" , response . text )

有关完整的 API 文档，请参阅 Flux 2 LoRA 编辑 API 文档。

与其他领先型号的比较

Flux 2 LoRA 与 Nano Banana 2 对比

Flux 2 LoRA 擅长 生产级生成、多引用样式控制和强大的排版功能因此，它非常适合用于制作品牌一致性的营销内容。相比之下， 纳米香蕉 2 强调 语义编辑，高分辨率 4K 级视觉效果以及在多个版本中保持角色一致性的复杂场景推理。

Flux 2 LoRA 与 Midjourney 的对比

Flux 2 LoRA 支持 详细的、可用于生产的编辑工作流程具有结构化的 JSON 提示机制和广泛的品牌定制功能。 旅程中途虽然极富创造力和艺术性，并注重风格生成，但对以下方面的关注较少： 精确编辑和多图像输入融合。

Flux 2 LoRA 与 DALL·E 3 的比较

Flux 2 LoRA 提供 高级多引用编辑和详细的布局控制具备高达 4MP 的高分辨率编辑功能，使其成为专业和营销应用的理想选择。 来自 3另一方面，他擅长 从文本中合成创意图像 但在保持品牌视觉形象一致性方面，专业性较弱。

常见问题解答 (FAQ)

问：Flux 2 LoRA Edit 模型的主要用途是什么？
答：Flux 2 LoRA Edit 模型是一款人工智能，旨在实现精确、品牌一致且针对特定产品的图像转换，并针对效率和定制进行了优化。

问：该模型支持哪些关键解决方案？
答：它支持编辑最高 400 万像素的图像。为了控制成本，输入的图像会被调整为 100 万像素。

问：LoRA 技术如何使 Flux 2 Edit 模型受益？
答：LoRA 微调显著降低了训练成本，并实现了即时部署，使专门的转换更加便捷高效。

问：Flux 2 LoRA 可以处理多个图像输入吗？
答：是的，它具有多图像编辑功能，允许用户将多个图像参考与学习到的上下文理解结合起来，在一个操作中进行组合。

问：此 API 的理想使用场景有哪些？
答：它非常适合用于品牌一致性营销图像、产品调整、自定义风格转移、高保真校正以及广告和社交媒体的自动内容生成。

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