Dil

Flux 3 metinden görüntüye iş akışı

ModelTrends'ten İçe Aktarıldı

Temel Flux 3 metinden görüntüye iş akışı: BF16'da Klein tabanı, 9GB Metin Yükseltici, Flux 2 VAE ve Qwen VL metin kodlayıcı. 50 adım önerilir. Graydient'te ayrıca bu aile için Distill, Base, BF16 Metin Kodlayıcı ve Yükseltici ön ayarlarını da çalıştırabilirsin, ModelTrends'te listelenenlerle aynı. Tipik bir render yaklaşık üç dakika sürer ve yaklaşık 28 GB VRAM ister.

Planları ve fiyatları gör ModelTrends'ten iş akışını indir ModelTrends'ten modelleri indir

Graydient destekli Uygulamalarda Uyumludur / Mevcuttur

Kolay Yaratıcı (Prism) Web uygulaması Profesyonel stüdyo (SpyGlass) Web uygulaması Discord botu (Vector) Discord Unified Editor Web uygulaması PirateDiffusion Telegram API Her dilde

Seçenekler

SeçenekEşlenirVarsayılan
(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

Kullanılan modeller

Flux 3 (v11) Model, ModelTrends'ten /run:flux3 kısa koduyla içe aktarıldı ModelTrends'te gör

Geliştiriciler için (isteğe bağlı)

Örnek API kodu. Bu iş akışıyla kişisel kullanım için kendi uygulamanı oluşturabilirsin. İş Planına Yükselt dağıtıma hazır olduğunda. Bak tam render API dokümantasyonu.

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"
  }'

İşleyiş arkada böyle gerçekleşir. Bu senin için zaten yapılandırıldı. Yukarıdaki tabloda yer alan parametreler bu yuvalara bağlanır, böylece nasıl çalıştığını ve hangi modellerin yükleneceğini değiştirebilirsin. Bunu anlaman veya değiştirmen gerekmez - zaten çalışıyor ve ayarlanmış durumda.

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

Salt okunur görünüm. Vurgulanan seçenekler, bir çağrının ayarlayabileceği seçeneklerdir. 9GB Metin Yükseltici ile BF16 taban; 50 adım önerilir.

ModelTrends'te düğüm dokümanları

Bu grafikteki düğümler için sade dilde açıklamalar: her birinin ne yaptığı, girdileri ve çıktıları, ve verdiği hataların nasıl düzeltilir.

Tüm iş akışları: Güçlü İş Akışları

Planları ve fiyatları gör