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.
INPUT
OUTPUT
IdleYour request will cost $0.015 per run. For $10 you can run this model approximately 666 times.
Here's what you can do next:
Esempio di codice
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()Installa
Installa il pacchetto richiesto per il tuo linguaggio.
pip install requestsAutenticazione
Tutte le richieste API richiedono l'autenticazione tramite una chiave API. Puoi ottenere la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Header HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Non esporre mai la tua chiave API nel codice lato client o nei repository pubblici. Utilizza invece variabili d'ambiente o un proxy backend.
Invia una richiesta
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())Invia una richiesta
Invia una richiesta di generazione asincrona. L'API restituisce un ID di previsione che puoi usare per controllare lo stato e recuperare il risultato.
/api/v1/model/generateImageCorpo della richiesta
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']}")Risposta
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}Controlla lo stato
Interroga l'endpoint di previsione per verificare lo stato attuale della tua richiesta.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}Esempio di polling
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)Valori di stato
processingLa richiesta è ancora in fase di elaborazione.completedLa generazione è completata. I risultati sono disponibili.succeededLa generazione è riuscita. I risultati sono disponibili.failedLa generazione è fallita. Controlla il campo errore.Risposta completata
{
"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"
}
}Carica file
Carica file nello storage Atlas Cloud e ottieni un URL utilizzabile nelle tue richieste API. Usa multipart/form-data per il caricamento.
/api/v1/model/uploadMediaEsempio di caricamento
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}")Risposta
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Schema di input
I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.
Nessun parametro disponibile.
Esempio di corpo della richiesta
{
"model": "black-forest-labs/flux-dev-lora"
}Schema di output
L'API restituisce una risposta di previsione con gli URL degli output generati.
Esempio di risposta
{
"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
Atlas Cloud Skills integra oltre 300 modelli di IA direttamente nel tuo assistente di codifica IA. Un comando per installare, poi usa il linguaggio naturale per generare immagini, video e chattare con LLM.
Client supportati
Installa
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsConfigura chiave API
Ottieni la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud e impostala come variabile d'ambiente.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Funzionalità
Una volta installato, puoi usare il linguaggio naturale nel tuo assistente IA per accedere a tutti i modelli Atlas Cloud.
Server MCP
Il server MCP di Atlas Cloud collega il tuo IDE con oltre 300 modelli di IA tramite il Model Context Protocol. Funziona con qualsiasi client compatibile MCP.
Client supportati
Installa
npx -y atlascloud-mcpConfigurazione
Aggiungi la seguente configurazione al file delle impostazioni MCP del tuo IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Strumenti disponibili
API Schema
Schema not availablePlease log in to view request history
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Log InFlux-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.
