black-forest-labs/flux-schnell

FLUX.1 [schnell] is fastest image generation model tailored for local development and personal use, a 12 billion parameter rectified flow transformer.

TEXT-TO-IMAGENEW
Flux Schnell
نص إلى صورة

FLUX.1 [schnell] is fastest image generation model tailored for local development and personal use, a 12 billion parameter rectified flow transformer.

الإدخال

جارٍ تحميل إعدادات المعاملات...

الإخراج

في انتظار التنفيذ
ستظهر الصورة المُنشأة هنا
قم بتعيين المعاملات وانقر فوق تشغيل لبدء الإنشاء

كل مرة ستكلف $0.003 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 3333 مرة

المعلمات

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-schnell",
    "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.

bash
pip install requests

المصادقة

تتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

ترويسات HTTP

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
حافظ على أمان مفتاح API الخاص بك

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.

POST/api/v1/model/generateImage

نص 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-schnell",
    "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.

GET/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.

POST/api/v1/model/uploadMedia

مثال 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.

الإجمالي: 0مطلوب: 0اختياري: 0

لا توجد معاملات متاحة.

مثال على نص الطلب

json
{
  "model": "black-forest-labs/flux-schnell"
}

Output Schema

تُرجع API استجابة تنبؤ تحتوي على عناوين URL للمخرجات المولّدة.

idstringrequired
Unique identifier for the prediction.
statusstringrequired
Current status of the prediction.
processingcompletedsucceededfailed
modelstringrequired
The model used for generation.
outputsarray[string]
Array of output URLs. Available when status is "completed".
errorstring
Error message if status is "failed".
metricsobject
Performance metrics.
predict_timenumber
Time taken for image generation in seconds.
created_atstringrequired
ISO 8601 timestamp when the prediction was created.
Format: date-time
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
Format: date-time

مثال على الاستجابة

json
{
  "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

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ العملاء المدعومون

التثبيت

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

إعداد مفتاح API

احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.

bash
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.

توليد الصورأنشئ صورًا باستخدام نماذج مثل Nano Banana 2 و Z-Image والمزيد.
إنشاء الفيديوأنشئ مقاطع فيديو من نص أو صور باستخدام Kling و Vidu و Veo وغيرها.
دردشة LLMتحدث مع Qwen و DeepSeek ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى.
رفع الوسائطارفع الملفات المحلية لتحرير الصور وسير عمل تحويل الصور إلى فيديو.

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

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ العملاء المدعومون

التثبيت

bash
npx -y atlascloud-mcp

التكوين

أضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

الأدوات المتاحة

atlas_generate_imageتوليد صور من أوصاف نصية.
atlas_generate_videoإنشاء مقاطع فيديو من نص أو صور.
atlas_chatالدردشة مع نماذج اللغة الكبيرة.
atlas_list_modelsتصفح أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي متاح.
atlas_quick_generateإنشاء محتوى بخطوة واحدة مع اختيار تلقائي للنموذج.
atlas_upload_mediaرفع الملفات المحلية لسير عمل API.

مخطط API

المخطط غير متاح

يرجى تسجيل الدخول لعرض سجل الطلبات

تحتاج إلى تسجيل الدخول للوصول إلى سجل طلبات النموذج

تسجيل الدخول

Flux-Schnell

flux-schnell is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions.

Key Features

  • Exceptional Image Quality: Delivers state-of-the-art visual outputs with precise adherence to input prompts, rivaling the performance of proprietary alternatives.
  • Ultra-Fast Inference: Designed to produce high-quality images in as few as 1 to 4 generation steps, meeting the demands of time-sensitive creative tasks.
  • Broad Usage Rights: Distributed under the Apache-2.0 license, making flux-schnell a robust choice for personal, scientific, and commercial projects.

Limitations

  • Content Accuracy: flux-schnell is optimized for artistic generation and is not intended to provide reliable factual information.
  • Potential Biases: As a statistical model, it may inadvertently reinforce biases present in the training data.
  • Prompt Sensitivity: The output quality and adherence can vary depending on the style and complexity of the input prompt.

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.

ابدأ من أكثر من 300 نموذج

استكشف جميع النماذج