Flux 3 text-to-image workflow
A basic Flux 3 text-to-image workflow: the Klein base in BF16 with a 9GB Text Upscaler, the Flux 2 VAE and a Qwen VL text encoder. 50 steps is recommended. On Graydient you can also run Distill, Base, BF16 Text Encoder and Upscaler presets for this family, the same ones listed on ModelTrends. A typical render takes about three minutes and wants around 28 GB of VRAM.
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)
예제 API 코드 조각입니다. 이 워크플로우로 개인 용도의 앱을 직접 만들 수 있습니다. 전 세계에 배포할 준비가 되면 문의하기에서 고가용성 서버를 문의하세요. 전체 렌더링 API 문서를 참조하세요.
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. Base BF16 with 9GB Text Upscaler; 50 steps recommended.
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