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FLUX.2 FLEX 文生图和图片编辑 API 使用文档

FLUX.2 是 Black Forest Labs 推出的AI图像模型,专为实际创意工作流程设计。

概述

项目说明
接口地址https://www.dmxapi.cn/flux/v1/flux-2-flex
模型名称flux-2-flex

第一步:提交生成图片任务

python
import json
import requests

# ============================================================
# DMXAPI FLUX.2 FLEX 图像生成 API 示例
# ============================================================

API_URL = "https://www.dmxapi.cn/flux/v1/flux-2-flex"
API_KEY = "sk-*********************************"  # 改成你的 DMXAPI 令牌

payload = json.dumps(
    {
        # ==================== 必填参数 ====================
        "prompt": "一只小狗",                    # 图像生成提示词

        # ==================== 基础参数 ====================
        "prompt_upsampling": True,              # 提示词增强 (默认: true)
        "width": 1024,                          # 图像宽度 (最小: 64)
        "height": 1024,                         # 图像高度 (最小: 64)
        "guidance": 5,                          # 引导系数 (范围: 1.5-10, 默认: 5)
        "steps": 50,                            # 生成步数 (范围: 1-50, 默认: 50)
        "safety_tolerance": 2,                  # 安全容忍度 (范围: 0-5, 默认: 2)
        "output_format": "jpeg",                # 输出格式: jpeg | png (默认: jpeg)
        # "seed": 42,                           # 随机种子 (用于复现结果)

        # ==================== 图像编辑 ====================
        # "input_image": "图片URL或Base64",     # 输入图像
        # "input_image_2": "图片URL或Base64",   # 第二张输入图像
        # "input_image_3": "图片URL或Base64",   # 第三张输入图像
        # "input_image_4": "图片URL或Base64",   # 第四张输入图像

        # ==================== 多图参考 ====================
        # "input_image_5": "图片URL或Base64",   # 实验性多参考
        # "input_image_6": "图片URL或Base64",   # 实验性多参考
        # "input_image_7": "图片URL或Base64",   # 实验性多参考
        # "input_image_8": "图片URL或Base64",   # 实验性多参考
        # "input_image_blob_path": "blob路径",  # Blob 路径

        # ==================== Webhook ====================
        # "webhook_url": "回调URL",             # Webhook 通知 URL
        # "webhook_secret": "密钥",             # Webhook 签名验证密钥
    }
)

headers = {
    "x-key": API_KEY,
    "Content-Type": "application/json",
}

response = requests.request("POST", API_URL, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

请求参数说明

参数类型必填说明
promptstring图像生成提示词
prompt_upsamplingboolean提示词增强,默认 true
widthinteger图像宽度,最小 64,默认 1024
heightinteger图像高度,最小 64,默认 1024
guidancefloat引导系数,范围 1.5-10,默认 5
stepsinteger生成步数,范围 1-50,默认 50
safety_toleranceinteger安全容忍度,范围 0-5,默认 2
output_formatstring输出格式:jpegpng,默认 jpeg
seedinteger随机种子,用于复现结果
input_imagestring输入图像(URL 或 Base64)
input_image_2 ~ input_image_8string额外参考图像
webhook_urlstringWebhook 通知 URL
webhook_secretstringWebhook 签名验证密钥

返回示例

json
{
    "id": "8d6b8e09-fd2b-4df3-9623-411d925de642",
    "polling_url": "https://api.us3.bfl.ai/v1/get_result?id=8d6b8e09-fd2b-4df3-9623-411d925de642",
    "cost": 6.0,
    "input_mp": 0.0,
    "output_mp": 1.0
}

返回字段说明

字段类型说明
idstring任务唯一标识符
polling_urlstring用于查询结果的 URL
costfloat消耗的积分数 (本站不用此计费)
input_mpfloat输入图像百万像素数
output_mpfloat输出图像百万像素数

第二步:获取生成图片结果

提交任务后,使用返回的 polling_url 轮询查询生成结果。

提示:图片生成通常需要 60-120 秒

python

import requests
import json
import os
from datetime import datetime

# ============================================================
# BFL API 结果查询与图片下载示例
# ============================================================
API_KEY = "sk-***********************************"

headers = {
    "x-key": API_KEY,                   # API 认证密钥
    "Content-Type": "application/json"  # 请求内容类型为 JSON
}
# ==================== 配置参数 ====================
 
# 请替换为实际的 polling_url
API_URL = "https://www.dmxapi.cn/flux/v1/get_result?id=tpydgjqe0drmt0cwam987a3x3w-od9su3" 

# ==================== 发送请求 ====================
response = requests.get(API_URL, headers=headers)
data = response.json()

print("API 响应:")
print(json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False))

# ==================== 处理结果 ====================
if data.get("status") == "Ready":
    sample_url = data["result"]["sample"]

    # 创建 output 文件夹
    output_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "output")
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

    # 生成带时间戳的文件名
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    filename = f"image_{timestamp}.jpeg"
    filepath = os.path.join(output_dir, filename)

    # 下载并保存图片
    print(f"\n正在下载图片: {sample_url[:80]}...")
    img_response = requests.get(sample_url)

    with open(filepath, "wb") as f:
        f.write(img_response.content)

    print(f"图片已保存到: {filepath}")
else:
    print(f"状态不是 Ready,当前状态: {data.get('status')}")

返回示例

json
API 响应:
{
    "id": "tpydgjqe0drmt0cwam987a3x3w-od9su3",
    "result": {
        "sample": "https://storage.fonedis.cc/xezq/sU8LhByyToodIJP5p2emkoTjNdbIxBdnZSzKeD0I9Yzw5EHWA/tmpzjmv06l4.jpg",
        "duration": 0,
        "end_time": 0,
        "start_time": 0
    },
    "status": "Ready"
}

正在下载图片: https://storage.fonedis.cc/xezq/sU8LhByyToodIJP5p2emkoTjNdbIxBdnZSzKeD0I9Yzw5EHW...
图片已保存到: c:\Users\a1\Desktop\测试保存代码\output\image_20260213_114230.jpeg

结果字段说明

字段类型说明
idstring任务 ID
statusstring当前状态
result.promptstring实际使用的提示词(可能经过增强)
result.seedinteger生成使用的随机种子
result.samplestring生成图片的下载 URL

注意事项

  1. API Key 安全:请妥善保管您的 API Key,不要在前端代码中暴露
  2. 图片链接有效期:生成的图片 URL 有时效性,具体时效官网未标明,建议及时下载保存

一个 Key 用全球大模型