Flux 3 テキストから画像へのワークフロー
基本的なFlux 3テキストから画像へのワークフロー：BF16のKleinベースに9GBテキストアップスケーラー、Flux 2 VAE、Qwen VLテキストエンコーダー。50ステップ推奨。GraydientではDistill、Base、BF16テキストエンコーダー、アップスケーラープリセットも利用可能で、ModelTrendsに同様のものが掲載。典型的なレンダーは約3分、VRAM約28GB必要。
Graydient搭載アプリで対応／利用可能
オプション
| オプション | マッピング先 | デフォルト |
|---|---|---|
(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 |
使用モデル
Flux 3 (v11) ModelTrendsのショートコード/run:flux3でインポートされたモデル ModelTrendsで見る 開発者向け（任意）
APIの例スニペット。個人利用のアプリをこのワークフローで作れます。展開準備ができたらビジネスプランにアップグレード。完全なレンダリングAPIドキュメントを参照。
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"
}'これは裏側の仕組みです。すでに設定済みです。上の表のパラメータはこれらのスロットに差し込まれ、動作や読み込むモデルを変更できます。理解や修正は不要で、そのまま動作します。
Load Diffusion Model#28
MODEL
Load CLIP (9GB Text Upscaler)#25
CLIP
Load CLIP#30
CLIP
Load VAE#32
VAE
Text (Multiline)#24
STRING
CLIP Text Encode (Prompt)#6
clipCONDITIONING
clip_upscale
text
Empty Flux 2 Latent#35
LATENT
KSampler#31
modelLATENT
positive
latent_image
VAE Decode#8
samplesIMAGE
vae
Save Image#9
images
読み取り専用ビュー。ハイライトされたピルは呼び出しで設定可能なオプションです。 9GBテキストアップスケーラー付きBF16ベース；50ステップ推奨。
ModelTrendsのノードドキュメント
このグラフのノードのわかりやすい説明：それぞれの役割、入力と出力、エラーの対処法。
すべてのワークフロー：強力なワークフロー