تحويل/تحرير الصور بشكل مستقر وفعّال من حيث التكلفة باستخدام Flux Kontext Max من BlackForest Labs، مع تعديلات عالية الدقة والتزام قوي بالمطالبة. مُحسّن لنتائج متسقة وتوفّر عالٍ عند التشغيل على نطاق واسع.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
يوفر Flux Kontext Max API إنشاء صور AI بمستوى احترافي مع فهم متفوق لسياق الصور المتعددة للمطورين. يتيح لك تكامل Flux API المتقدم هذا تحويل الرؤى الإبداعية المعقدة إلى واقع استثنائي عبر إنشاء بديهي من النص إلى الصورة ومن الصورة إلى الصورة. وبفضل بنائه على تقنية متقدمة واعية بالسياق، فهو يجمع بين الاستدلال الدلالي العميق وضوابط جودة محسّنة وأداء مستقر لإخراج بمستوى احترافي بتكلفة $0.08 لكل صورة.
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'flux-kontext-max',
prompt: 'A beautiful sunset over mountains',
image_url_list: ['https://example.com/image1.jpg', 'https://example.com/image2.jpg'], // Optional: 1-5 reference images
width: 16,
height: 9
})
});
const { data } = await response.json();
taskId = data.;
ملاحظة يرجى التأكد من امتثال prompts الخاصة بك لإرشادات سلامة المحتوى. إذا حدث خطأ، فراجع prompt بحثًا عن محتوى مقيد، ثم عدّله وحاول مرة أخرى.
Flux Kontext Max مقارنة بـ Flux Kontext Pro بينما يركز Flux Kontext Pro على الإنشاء الاحترافي الفعال من حيث التكلفة بسعر $0.04، يركز Flux Kontext Max على الجودة والتفاصيل المحسّنة لمسارات العمل المتطلبة. وبفضل فهم السياق المتقدم، يقدم جودة استثنائية مع أداء مستقر مثالي للمشاريع التجارية التي تتطلب معايير عالية ومتسقة.
Flux Kontext Max مقارنة بـ FLUX.1 [pro] يوفر FLUX.1 [pro] قدرات إنشاء قوية بمستوى احترافي. في المقابل، يعزز Flux Kontext Max هذا الأساس بمعالجة متقدمة لسياق الصور المتعددة وضوابط جودة محسّنة، مما يجعله الخيار الأفضل لمسارات العمل بمستوى production التي تتطلب تكاملًا متطورًا للصور المرجعية مع أداء موثوق.
Flux Kontext Max مقارنة بـ Google Nano Banana Pro يتفوق Google Nano Banana Pro في الفهم الدلالي، وعرض النصوص متعددة اللغات، وإخراج 4K. يتميز Flux Kontext Max بتركيزه على الوعي المتقدم بسياق الصور المتعددة، والإنشاء الواقعي، وجودة التفاصيل المحسّنة، مما يجعله مثاليًا للمشاريع التي تتطلب صورًا مرجعية متعددة عبر تكامل API مستقر.
Flux Kontext Max مقارنة بـ Midjourney يبرز Midjourney كمولد إبداعي عام الاستخدام مع تنوع واسع في الأساليب الفنية. في المقابل، يركز Flux Kontext Max على معالجة دقيقة لسياق الصور المتعددة، وإخراج واقعي، وإنشاء احترافي موجه بإحكام، مما يجعله الخيار الأفضل للتصميم التجاري والتسويق بمستوى production وبجودة متسقة.
Flux Kontext Max مقارنة بـ Stable Diffusion XL يعد Stable Diffusion XL منافسًا قويًا في الأنظمة البيئية مفتوحة المصدر مع تنوع واسع في الأساليب. يتميز Flux Kontext Max بتركيزه على فهم متقدم لسياق الصور المتعددة، وجودة صور محسّنة، ومعالجة متطورة للصور المرجعية للإنتاجات الاحترافية عبر تكامل API بمستوى production ووقت تشغيل موثوق.
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
import time
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'flux-kontext-max',
'prompt': 'A beautiful sunset over mountains',
'image_url_list': ['https://example.com/image1.jpg', 'https://example.com/image2.jpg'], # Optional: 1-5 reference images
'width': 16,
'height': 9
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "flux-kontext-max",
"prompt": "A beautiful sunset over mountains",
"image_url_list": ["https://example.com/image1.jpg", "https://example.com/image2.jpg"],
"width": 16,
"height": 9
}'
# Response: {"code":0,"data":{"task_id":"abc123","task_status":"submitted","response_url":"https://api.flaq.ai/api/v1/image/abc123"},"message":"success"}
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"