Flux 3 টেক্সট-টু-ইমেজ ওয়ার্কফ্লো
ModelTrends থেকে আমদানি করা হয়েছে
একটি বেসিক Flux 3 টেক্সট-টু-ইমেজ ওয়ার্কফ্লো: Klein বেস BF16-এ 9GB টেক্সট আপস্কেলার সহ, Flux 2 VAE এবং Qwen VL টেক্সট এনকোডার। ৫০ ধাপ সুপারিশ করা হয়। Graydient-এ আপনি এই পরিবারের জন্য Distill, Base, BF16 Text Encoder এবং Upscaler প্রিসেটও চালাতে পারেন, যেগুলো ModelTrends-এ তালিকাভুক্ত। একটি সাধারণ রেন্ডার প্রায় তিন মিনিট সময় নেয় এবং প্রায় ২৮ GB VRAM প্রয়োজন।
Graydient-চালিত অ্যাপগুলিতে সামঞ্জস্যপূর্ণ / উপলব্ধ
অপশন
| অপশন | ম্যাপ করে | ডিফল্ট |
|---|---|---|
(prompt positive) | Text (Multiline) → value | — |
/guidance | KSampler → cfg | 3.5 |
/images | Empty Flux 2 Latent → batch_size | 1 |
/seed | KSampler → seed | random |
/size | Empty Flux 2 Latent → width, height | 1024 × 1024 |
/steps | KSampler → steps | 50 |
ব্যবহৃত মডেল
/run:flux3 দ্বারা আমদানি করা হয়েছে ModelTrends-এ দেখুন ডেভেলপারদের জন্য (ঐচ্ছিক)
উদাহরণ API স্নিপেট। আপনি ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য এই ওয়ার্কফ্লো দিয়ে নিজের অ্যাপ তৈরি করতে পারেন। বিজনেস প্ল্যানে আপগ্রেড করুন যখন আপনি ডিপ্লয় করতে প্রস্তুত। দেখুন সম্পূর্ণ রেন্ডারিং API ডকুমেন্টেশন।
curl https://cloud.graydient.ai/api/v3/render/ \
-X POST \
-H "Content-Type: application/vnd.api+json" \
-H "Accept: application/vnd.api+json" \
-H "Authorization: Bearer $GRAYDIENT_TOKEN" \
-d '{
"prompt": "/workflow /run:flux3 a lighthouse on a cliff at dusk",
"callback_url": "https://example.com/webhook/render"
}'এভাবেই এটি পেছনের দৃশ্যে কাজ করে। এটি ইতিমধ্যেই আপনার জন্য কনফিগার করা হয়েছে। উপরের টেবিলের প্যারামিটারগুলি এই স্লটে প্লাগ ইন হয়, যা আপনাকে কাজের পদ্ধতি এবং কোন মডেলগুলি লোড হবে তা পরিবর্তন করতে দেয়। আপনাকে এটি বুঝতে বা পরিবর্তন করতে হবে না - এটি ইতিমধ্যেই কাজ করছে, সেটআপ করা হয়েছে।
শুধুমাত্র-পড়ার ভিউ। হাইলাইট করা পিলগুলো হলো কল সেট করতে পারা অপশন। বেস BF16 9GB টেক্সট আপস্কেলার সহ; ৫০ ধাপ সুপারিশ করা হয়।
ModelTrends-এ নোড ডকুমেন্টেশন
এই গ্রাফের নোডগুলোর সাধারণ ভাষায় ব্যাখ্যা: প্রতিটি কী করে, এর ইনপুট এবং আউটপুট, এবং এটি যে ত্রুটি দেয় তা কীভাবে ঠিক করবেন।
সব ওয়ার্কফ্লো: শক্তিশালী ওয়ার্কফ্লো