שפה

זרימת עבודה Flux 3 טקסט לתמונה

יובא מ-ModelTrends

זרימת עבודה בסיסית Flux 3 טקסט לתמונה: בסיס Klein ב-BF16 עם מגדיל טקסט של 9GB, VAE Flux 2 וקידוד טקסט Qwen VL. מומלץ 50 שלבים. ב-Graydient אפשר גם להריץ פריסות Distill, Base, BF16 Text Encoder ו-Upscaler למשפחה זו, אותן רשומות ב-ModelTrends. רינדור טיפוסי לוקח כשלוש דקות וצריך כ-28 GB VRAM.

תואם / זמין באפליקציות מבוססות Graydient

אפשרויות

אפשרותמתאים לברירת מחדל
(prompt positive)Text (Multiline) → value—
/guidanceKSampler → cfg3.5
/imagesEmpty Flux 2 Latent → batch_size1
/seedKSampler → seedrandom
/sizeEmpty Flux 2 Latent → width, height1024 × 1024
/stepsKSampler → steps50

דגמים בשימוש

Flux 3 (v11) המודל יובא על ידי קוד קצר /run:flux3 מ-ModelTrends ראה את זה ב-ModelTrends

למפתחים (אופציונלי)

קטע קוד API לדוגמה. אתה יכול לבנות אפליקציה משלך עם זרימת עבודה זו לשימוש אישי. שדרג לתוכנית עסקית כשאתה מוכן לפרוס. ראה תיעוד מלא של API ההדמיה.

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"
  }'

ככה זה עובד מאחורי הקלעים. זה כבר מוגדר בשבילך. הפרמטרים בטבלה למעלה מתחברים למקומות האלה, ומאפשרים לך לשנות איך זה עובד ואילו מודלים נטענים. אין צורך להבין או לשנות את זה - זה פשוט עובד, כבר מוכן.

Load Diffusion Model MODEL to KSampler; Load CLIP CLIP to CLIP Text Encode (Prompt); Load CLIP (9GB Text Upscaler) CLIP to CLIP Text Encode (Prompt); Text (Multiline) STRING to CLIP Text Encode (Prompt); CLIP Text Encode (Prompt) CONDITIONING to KSampler; Empty Flux 2 Latent LATENT to KSampler; KSampler LATENT to VAE Decode; Load VAE VAE to VAE Decode; VAE Decode IMAGE to Save Image
Load Diffusion Model#28
MODEL
unet_nameflux3_image_klein_bas…
Load CLIP (9GB Text Upscaler)#25
CLIP
clip_nameqwen3.5_9b_flux3_prom…
Load CLIP#30
CLIP
clip_nameqwen3vl_4b_bf16
Load VAE#32
VAE
vae_nameflux2-vae
Text (Multiline)#24
STRING
valuea lighthouse on a cli…(prompt)
CLIP Text Encode (Prompt)#6
clipCONDITIONING
clip_upscale
text
Empty Flux 2 Latent#35
LATENT
width1024/size
height1024/size
batch_size1/images
KSampler#31
modelLATENT
positive
latent_image
seedrandom/seed
steps50/steps
cfg3.5/guidance
VAE Decode#8
samplesIMAGE
vae
Save Image#9
images
filename_prefixGraydient

תצוגה לקריאה בלבד. הכדורים המודגשים הם האפשרויות שניתן להגדיר בקריאה. בסיס BF16 עם מגדיל טקסט 9GB; מומלץ 50 שלבים.

תיעוד צמתים ב-ModelTrends

תיאורים בשפה פשוטה לצמתים בגרף זה: מה כל אחד עושה, הקלטים והפלטים שלו, ואיך לתקן את השגיאות שהוא מייצר.

כל תהליכי העבודה: זרימות עבודה עוצמתיות

ראה תוכניות ותמחור