Flux Dev Lora API by Black Forest Labs
black-forest-labs/flux-dev-lora
Flux-dev-lora
Rapid, high-quality image generation with FLUX.1 [dev] and LoRA support for personalized styles and brand-specific outputs.
コード例
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()インストール
お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。
bash
pip install requests認証
すべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP ヘッダー
python
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}API キーを安全に保管してください
API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。
リクエストを送信
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())リクエストを送信
非同期生成リクエストを送信します。API は予測 ID を返し、それを使用してステータスの確認や結果の取得ができます。
POST
/api/v1/model/generateImageリクエストボディ
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']}")レスポンス
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}ステータスを確認
予測エンドポイントをポーリングして、リクエストの現在のステータスを確認します。
GET
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}ポーリング例
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)ステータス値
processingリクエストはまだ処理中です。completed生成が完了しました。出力が利用可能です。succeeded生成が成功しました。出力が利用可能です。failed生成に失敗しました。エラーフィールドを確認してください。完了レスポンス
{
"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"
}
}ファイルをアップロード
Atlas Cloud ストレージにファイルをアップロードし、API リクエストで使用できる URL を取得します。multipart/form-data を使用してアップロードします。
POST
/api/v1/model/uploadMediaアップロード例
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}")レスポンス
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}入力 Schema
以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。
合計: 0必須: 0任意: 0
利用可能なパラメータはありません。
リクエストボディの例
json
{
"model": "black-forest-labs/flux-dev-lora"
}出力 Schema
API は生成された出力 URL を含む予測レスポンスを返します。
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.
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
レスポンス例
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
Atlas Cloud Skills は 300 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。
対応クライアント
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ 対応クライアント
インストール
bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI キーの設定
Atlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"機能
インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。
画像生成Nano Banana 2、Z-Image などのモデルで画像を生成します。
動画作成Kling、Vidu、Veo などでテキストや画像から動画を作成します。
LLM チャットQwen、DeepSeek などの大規模言語モデルと対話します。
メディアアップロード画像編集や画像から動画へのワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 300 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。
対応クライアント
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ 対応クライアント
インストール
bash
npx -y atlascloud-mcp設定
以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。
json
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}利用可能なツール
atlas_generate_imageテキストプロンプトから画像を生成します。
atlas_generate_videoテキストや画像から動画を作成します。
atlas_chat大規模言語モデルと対話します。
atlas_list_models300 以上の利用可能な AI モデルを閲覧します。
atlas_quick_generateモデル自動選択によるワンステップコンテンツ作成。
atlas_upload_mediaAPI ワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。
APIスキーマ
スキーマが利用できませんFlux-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.
