
Flux Dev Lora API by Black Forest Labs
Rapid, high-quality image generation with FLUX.1 [dev] and LoRA support for personalized styles and brand-specific outputs.
الإدخال
الإخراج
في انتظار التنفيذكل مرة ستكلف $0.015 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 666 مرة
يمكنك المتابعة بـ:
مثال الكود
import requests
import time
# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "black-forest-labs/flux-dev-lora",
"prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
"width": 512,
"height": 512,
"steps": 20,
"guidance_scale": 7.5,
}
generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]
# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
def check_status():
while True:
response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
result = response.json()
if result["data"]["status"] == "completed":
print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
return result["data"]["outputs"][0]
elif result["data"]["status"] == "failed":
raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
else:
# Still processing, wait 2 seconds
time.sleep(2)
image_url = check_status()التثبيت
قم بتثبيت الحزمة المطلوبة للغة البرمجة الخاصة بك.
pip install requestsالمصادقة
تتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"ترويسات HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}لا تكشف أبدًا مفتاح API الخاص بك في الكود من جانب العميل أو المستودعات العامة. استخدم متغيرات البيئة أو وكيل الخادم الخلفي بدلاً من ذلك.
إرسال طلب
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "your-model",
"prompt": "A beautiful landscape"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())إرسال طلب
أرسل طلب توليد غير متزامن. تُرجع API معرّف التنبؤ الذي يمكنك استخدامه للتحقق من الحالة واسترداد النتيجة.
/api/v1/model/generateImageنص الطلب
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "black-forest-labs/flux-dev-lora",
"input": {
"prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")الاستجابة
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}التحقق من الحالة
استعلم عن نقطة نهاية التنبؤ للتحقق من الحالة الحالية لطلبك.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}مثال الاستعلام
import requests
import time
prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
while True:
response = requests.get(url, headers=headers)
result = response.json()
status = result["data"]["status"]
print(f"Status: {status}")
if status in ["completed", "succeeded"]:
output_url = result["data"]["outputs"][0]
print(f"Output URL: {output_url}")
break
elif status == "failed":
print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
break
time.sleep(3)قيم الحالة
processingلا يزال الطلب قيد المعالجة.completedاكتمل التوليد. المخرجات متاحة.succeededنجح التوليد. المخرجات متاحة.failedفشل التوليد. تحقق من حقل الخطأ.استجابة مكتملة
{
"data": {
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
],
"metrics": {
"predict_time": 8.3
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}
}رفع الملفات
ارفع الملفات إلى تخزين Atlas Cloud واحصل على URL يمكنك استخدامه في طلبات API الخاصة بك. استخدم multipart/form-data للرفع.
/api/v1/model/uploadMediaمثال الرفع
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
with open("image.png", "rb") as f:
files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")الاستجابة
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
المعاملات التالية مقبولة في نص الطلب.
لا توجد معاملات متاحة.
مثال على نص الطلب
{
"model": "black-forest-labs/flux-dev-lora"
}Output Schema
تُرجع API استجابة تنبؤ تحتوي على عناوين URL للمخرجات المولّدة.
مثال على الاستجابة
{
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"model": "model-name",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
],
"metrics": {
"predict_time": 8.3
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}Atlas Cloud Skills
يدمج Atlas Cloud Skills أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي مباشرة في مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي الخاص بك. أمر واحد للتثبيت، ثم استخدم اللغة الطبيعية لتوليد الصور ومقاطع الفيديو والدردشة مع LLM.
العملاء المدعومون
التثبيت
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsإعداد مفتاح API
احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"الإمكانيات
بمجرد التثبيت، يمكنك استخدام اللغة الطبيعية في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك للوصول إلى جميع نماذج Atlas Cloud.
MCP Server
يربط Atlas Cloud MCP Server بيئة التطوير الخاصة بك بأكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي عبر Model Context Protocol. يعمل مع أي عميل متوافق مع MCP.
العملاء المدعومون
التثبيت
npx -y atlascloud-mcpالتكوين
أضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}الأدوات المتاحة
مخطط API
المخطط غير متاحFlux-Dev-Lora
flux-dev-lora is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from textual descriptions. For more information, please read our blog post.
Key Features
- Competitive prompt following: Matches the performance of closed-source alternatives in understanding and executing prompts.
- Efficient training with guidance distillation: This approach makes the model more efficient and responsive.
- Open weights: Empowering new scientific research and enabling artists to develop innovative workflows.
- Versatile usage: Outputs can be utilized for personal, scientific, and commercial purposes.
Limitations
- The model is not designed to provide factual or verified information.
- Being a statistical model, it may amplify existing societal biases.
- Generated outputs might not always perfectly correspond to the given prompts.
- Prompt interpretation is strongly influenced by the phrasing of the input.
Out-of-Scope Use
The model and its derivatives may not be used in any way that violates applicable national, federal, state, local, or international law or regulation, including but not limited to:
- Exploiting, harming, or attempting to exploit or harm minors, including solicitation, creation, acquisition, or dissemination of child exploitative content.
- Generating or disseminating verifiably false information with the intent to harm others.
- Creating or distributing personal identifiable information that could be used to harm an individual.
- Harassing, abusing, threatening, stalking, or bullying individuals or groups.
- Producing non-consensual nudity or illegal pornographic content.
- Making fully automated decisions that adversely affect an individual’s legal rights or create binding obligations.
- Facilitating large-scale disinformation campaigns.






