black-forest-labs/flux-kontext-dev

obraz-do-obrazu

Flux Kontext Dev API by Black Forest Labs

black-forest-labs/flux-kontext-dev

Flux-kontext-dev

FLUX.1 Kontext [dev] is a development version of the state-of-the-art image editing model that lets you edit images using text prompts. It makes editing intuitive by understanding the relationship between visuals and language.

WEJŚCIE

Ładowanie konfiguracji parametrów...

WYJŚCIE

Bezczynny

Twoje wygenerowane obrazy pojawią się tutaj

Skonfiguruj ustawienia i kliknij Uruchom, aby rozpocząć

Każde uruchomienie będzie kosztować $0.025. Za $10 możesz uruchomić ten model około 400 razy.

Co możesz zrobić dalej:

Obraz do Wideo Obraz do Obrazu

Parametry

Przykład kodu
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-kontext-dev",
    "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()

Instalacja

Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.

pip install requests

Uwierzytelnianie

Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.

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

Nagłówki HTTP

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Chroń swój klucz API

Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.

Wyślij żądanie

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())

Wyślij żądanie

Wyślij asynchroniczne żądanie generowania. API zwróci identyfikator predykcji, którego możesz użyć do sprawdzania statusu i pobierania wyniku.

POST/api/v1/model/generateImage

Treść żądania

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-kontext-dev",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['data']['id']}")
print(f"Status: {result['data']['status']}")

Odpowiedź

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "processing",
    "model": "model-name",
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
  }
}

Sprawdź status

Odpytuj endpoint predykcji, aby sprawdzić bieżący status żądania.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Przykład odpytywania

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)

Wartości statusu

processingŻądanie jest wciąż przetwarzane.

completedGenerowanie zakończone. Wyniki są dostępne.

succeededGenerowanie powiodło się. Wyniki są dostępne.

failedGenerowanie nie powiodło się. Sprawdź pole błędu.

Odpowiedź ukończona

{
  "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"
  }
}

Prześlij pliki

Prześlij pliki do magazynu Atlas Cloud i uzyskaj URL, którego możesz użyć w swoich żądaniach API. Użyj multipart/form-data do przesyłania.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Przykład przesyłania

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}")

Odpowiedź

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Schema wejściowy

Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.

Łącznie: 0Wymagane: 0Opcjonalne: 0

Brak dostępnych parametrów.

Przykładowa treść żądania

{
  "model": "black-forest-labs/flux-kontext-dev"
}

Schema wyjściowy

API zwraca odpowiedź predykcji z URL-ami wygenerowanych wyników.

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

Przykładowa odpowiedź

{
  "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 integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.

Obsługiwani klienci

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ obsługiwani klienci

Instalacja

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.

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

Możliwości

Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.

Generowanie obrazówGeneruj obrazy za pomocą modeli takich jak Nano Banana 2, Z-Image i inne.

Tworzenie wideoTwórz filmy z tekstu lub obrazów za pomocą Kling, Vidu, Veo itp.

Chat LLMRozmawiaj z Qwen, DeepSeek i innymi dużymi modelami językowymi.

Przesyłanie mediówPrześlij lokalne pliki do edycji obrazów i przepływów pracy obraz-do-wideo.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Serwer MCP

Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.

Obsługiwani klienci

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ obsługiwani klienci

Instalacja

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

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

Dostępne narzędzia

atlas_generate_imageGeneruj obrazy z promptów tekstowych.

atlas_generate_videoTwórz filmy z tekstu lub obrazów.

atlas_chatRozmawiaj z dużymi modelami językowymi.

atlas_list_modelsPrzeglądaj ponad 300 dostępnych modeli AI.

atlas_quick_generateTworzenie treści w jednym kroku z automatycznym wyborem modelu.

atlas_upload_mediaPrześlij lokalne pliki do przepływów pracy API.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema niedostępna

Brak dostępnych przykładów

Ładowanie...

FLUX-Kontext-Dev

FLUX.1 Kontext [dev] is a development version of the state-of-the-art image editing model by Black Forest Labs that lets you edit images using text prompts. It makes editing intuitive by understanding the relationship between visuals and language. You can make precise changes to objects, scenes, and layout — all without disrupting the composition.

Key Features

Context-Aware Editing: Intelligent understanding of image semantics for precise modifications that preserve natural aesthetics.
Lightning Fast: Optimized neural architecture delivers professional results in seconds for real-time workflows.
Precision Control: Granular control over transformations with intuitive parameters and fine-tuning capabilities.
SOTA Quality: State-of-the-art results surpassing existing models across all quality benchmarks.

Use Cases

Style Transfer: Convert photos to different art styles, like watercolor, oil painting and sketches.
Object/Clothing Changes: Modify hairstyles, add accessories, change colors.
Text Editing: Replace text in signs, posters, and labels.
Background Swapping: Change environments while preserving subjects.

Flux Kontext Dev API by Black Forest Labs

WEJŚCIE

WYJŚCIE

Parametry

Przykład kodu

Instalacja

Uwierzytelnianie

Nagłówki HTTP

Wyślij żądanie

Wyślij żądanie

Treść żądania

Odpowiedź

Sprawdź status

Przykład odpytywania

Wartości statusu

Odpowiedź ukończona

Prześlij pliki

Przykład przesyłania

Odpowiedź

Schema wejściowy

Przykładowa treść żądania

Schema wyjściowy

Przykładowa odpowiedź

Atlas Cloud Skills

Obsługiwani klienci

Instalacja

Skonfiguruj klucz API

Możliwości

Serwer MCP

Obsługiwani klienci

Instalacja

Konfiguracja

Dostępne narzędzia

API Schema

FLUX-Kontext-Dev

Key Features

Use Cases

Eksploruj Podobne Modele

Flux Dev

Flux Kontext Dev Lora

Flux Schnell

FLUX.2 Flex Edit

FLUX.2 Flex Text-to-image

FLUX.2 Pro Edit

FLUX.2 Pro Text-to-image

Flux Dev Lora

Openai GPT Image 2 Text-to-Image

Openai GPT Image 2 Edit

GPT Image 2 Developer Edit

GPT Image 2 Developer Text-to-Image

MAI-Image-2.5-Flash Text-to-image

MAI-Image-2.5 Edit

MAI-Image-2.5 Text-to-image

Midjourney V8.1 Remove Background

Jedno API do całej multimedialnej AI.

Join our Discord community

WEJŚCIE

WYJŚCIE

Parametry

Przykład kodu

Instalacja

Uwierzytelnianie

Nagłówki HTTP

Wyślij żądanie

Wyślij żądanie

Treść żądania

Odpowiedź

Sprawdź status

Przykład odpytywania

Wartości statusu

Odpowiedź ukończona

Prześlij pliki

Przykład przesyłania

Odpowiedź

Schema wejściowy

Przykładowa treść żądania

Schema wyjściowy

Przykładowa odpowiedź

Atlas Cloud Skills

Obsługiwani klienci