Flux 3 텍스트-이미지 워크플로우
기본 Flux 3 텍스트-이미지 워크플로우: BF16의 Klein 베이스, 9GB 텍스트 업스케일러, Flux 2 VAE, Qwen VL 텍스트 인코더 포함. 50 스텝 권장. Graydient에서는 이 계열의 Distill, Base, BF16 텍스트 인코더 및 업스케일러 프리셋도 실행 가능하며, ModelTrends에 나열되어 있습니다. 일반 렌더링은 약 3분 소요, 약 28GB VRAM 필요.
Graydient 기반 앱에서 호환 / 사용 가능
옵션
| 옵션 | 매핑 대상 | 기본값 |
|---|---|---|
(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 |
사용된 모델
Flux 3 (v11) ModelTrends에서 단축코드 /run:flux3로 가져온 모델 ModelTrends에서 보기 개발자를 위한 (선택 사항)
API 예시 코드입니다. 개인 용도로 이 워크플로우로 앱을 만들 수 있습니다. 배포 준비가 되면 비즈니스 플랜으로 업그레이드를 참고하세요. 전체 렌더링 API 문서를 확인하세요.
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"
}'이것이 내부 작동 방식입니다. 이미 설정되어 있습니다. 위 표의 매개변수가 이 슬롯에 연결되어 작동 방식과 로드할 모델을 변경할 수 있습니다. 이해하거나 수정할 필요 없이 이미 작동하도록 설정되어 있습니다.
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
읽기 전용 뷰입니다. 강조된 필은 호출 시 설정 가능한 옵션입니다. 9GB 텍스트 업스케일러가 포함된 BF16 베이스; 50 스텝 권장.
ModelTrends의 노드 문서
이 그래프의 노드에 대한 쉬운 설명: 각 노드의 역할, 입력과 출력, 발생하는 오류 해결 방법.
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