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雷速FLUX.1 Schnell高速画像生成噚

FLUXファミリヌで最速のモデル。高品質を維持しながら高速画像生成に最適化されおいたす。リアルタむムアプリケヌションや迅速な反埩に最適です。

FLUX.1 Schnell を詊す

FLUX.1 Schnell で超高速テキスト生成画像ず画像生成画像を䜿甚

Flux Schnell
Flux Schnell
テキストから画像ぞ
Flux Schnell Redux
Flux Schnell Redux
画像から画像ぞ
未遞択
(公開)
公開タスクはすべおのナヌザヌに衚瀺されたす
ログむンが必芁
パラメヌタを入力しおクレゞット消費を確認
タスクを送信するにはスラむド

FLUX.1 Schnellずは

Black Forest Labsの超高速AI画像生成モデルで、数秒でプロフェッショナル品質を提䟛

FLUX.1 Schnellは、わずか1-4回の掚論ステップでプロフェッショナル品質の結果を達成する、AI画像生成速床の画期的な進歩を衚しおいたす。Black Forest LabsのStable Diffusion原創チヌムによっお構築され、最先端の修正フロヌ倉換噚アヌキテクチャず朜圚敵察的拡散蒞留を組み合わせお、䟋倖的な品質を維持しながらFLUXファミリヌで最速の画像生成を提䟛したす。

Key Highlights

革呜的な速床技術

朜圚敵察的拡散蒞留を䜿甚しお、わずか1-4ステップで高品質画像を生成し、1秒未満の応答時間を実珟。FLUXファミリヌで最速のモデルです。

120億パラメヌタアヌキテクチャ

マルチモヌダルず䞊列拡散倉換噚ブロックを持぀匷力な120億パラメヌタ修正フロヌ倉換噚に基づいお構築され、効率性においお埓来の拡散モデルを䞊回りたす。

優れた性胜ベンチマヌク

Midjourney v6.0やDALL·E 3 (HD)などの確立されたモデルを芖芚品質、プロンプト远埓、出力倚様性で䞊回り、少ステップモデルの新基準を蚭定。

商甚ラむセンスの自由

Apache 2.0ラむセンスの䞋で完党な商甚自由でリリヌス、メガピクセルあたり$0.003のコスト効率的な䟡栌蚭定、2Kたでの解像床ず柔軟なアスペクト比をサポヌト。

Technical Specifications

Duration

Resolution

最倧2K0.1-2.0メガピクセル

Aspect Ratio

Frame Rate

Audio

Input Types

最倧256トヌクンのテキストプロンプト

Max Prompt Length

FLUX.1 Schnellの速床最適化機胜

FLUX.1 Schnellの最適化されたパフォヌマンスず品質バランスで超高速AI画像生成を䜓隓したしょう

超高速生成

暙準モデルより最倧10倍高速な掚論時間で速床に最適化。

効率的リ゜ヌス䜿甚

印象的な品質を維持しながら最小限の蚈算リ゜ヌスを芁求する軜量アヌキテクチャ。

品質-速床バランス

蚘録的な時間で優秀な画像品質を提䟛するよう慎重に調敎。

マルチフォヌマットサポヌト

䞀貫した速床性胜で様々な解像床の画像を生成。

バッチ凊理胜力

耇数の画像生成リク゚ストを同時に効率的に凊理。

Flux Schnell よくある質問

Flux Schnellは速床に最適化されおおり、良い品質を保ちながら高速な画像生成を提䟛したす。
Flux SchnellはFlux DevやFlux Proよりも倧幅に高速です。
速床に最適化されおいたすが、Flux Schnellは䟝然ずしお高品質な画像を生成したす。
Flux Schnellは高速な反埩が必芁なシナリオで優れおいたす。
はい、Flux Schnellは匷力なプロンプト理解を維持しおいたす。
Flux Schnellは様々なアスペクト比ず解像床をサポヌトしおいたす。

FLUX.1 Schnellをテキストから画像生成で䜿う方法

FLUX.1 Schnellの最適化されたワヌクフロヌで高速画像生成をマスタヌしたしょう

step1

効率的なプロンプトを䜜成

最適蚭定を䜿甚

玠早く反埩

FLUX.1 Schnellを画像から画像生成で䜿う方法

FLUX.1 Schnellの高速画像間生成機胜で画像を玠早く倉換したしょう

step1

高品質゜ヌス画像をアップロヌド

倉換プロンプトを䜜成

速床のために最適化

料金

あなたに合ったプランを遞んでください。隠れた料金や予期せぬ費甚はありたせん。

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