Flux 3 टेक्स्ट-टू-इमेज वर्कफ़्लो
एक बुनियादी Flux 3 टेक्स्ट-टू-इमेज वर्कफ़्लो: Klein बेस BF16 में 9GB टेक्स्ट अपस्केलर के साथ, Flux 2 VAE और Qwen VL टेक्स्ट एन्कोडर। 50 स्टेप्स की सिफारिश है। Graydient पर आप इस परिवार के लिए Distill, Base, BF16 Text Encoder और Upscaler प्रीसेट भी चला सकते हैं, जो ModelTrends पर सूचीबद्ध हैं। एक सामान्य रेंडर में लगभग तीन मिनट लगते हैं और लगभग 28 GB VRAM चाहिए।
Graydient-संचालित ऐप्स में संगत / उपलब्ध
विकल्प
| विकल्प | मैप करता है | डिफ़ॉल्ट |
|---|---|---|
(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 |
उपयोग किए गए मॉडल
Flux 3 (v11) मॉडल ModelTrends से शॉर्टकोड /run:flux3 द्वारा आयातित इसे ModelTrends पर देखें डेवलपर्स के लिए (वैकल्पिक)
API स्निपेट का उदाहरण। आप इस वर्कफ़्लो के साथ व्यक्तिगत उपयोग के लिए अपना ऐप बना सकते हैं। जब आप तैनात करने के लिए तैयार हों तो बिजनेस प्लान में अपग्रेड करें देखें। पूर्ण रेंडरिंग API दस्तावेज़ देखें।
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"
}'यह पर्दे के पीछे कैसे काम करता है। यह पहले से ही आपके लिए कॉन्फ़िगर किया गया है। ऊपर दी गई तालिका में पैरामीटर इन स्लॉट्स में प्लग होते हैं, जिससे आप यह बदल सकते हैं कि यह कैसे काम करता है और कौन से मॉडल लोड होते हैं। आपको इसे समझने या संशोधित करने की ज़रूरत नहीं है - यह बस काम करता है, पहले से सेटअप है।
केवल-पढ़ने वाला दृश्य। हाइलाइट किए गए पिल कॉल द्वारा सेट किए जा सकने वाले विकल्प हैं। 9GB टेक्स्ट अपस्केलर के साथ बेस BF16; 50 स्टेप्स की सिफारिश।
ModelTrends पर नोड दस्तावेज़
इस ग्राफ के नोड्स के लिए सरल भाषा में लेख: प्रत्येक क्या करता है, इसके इनपुट और आउटपुट, और जो त्रुटियाँ यह देता है उन्हें कैसे ठीक करें।
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