FLUX.1 Canny

Generování obrázkůDostupné
od Black Forest LabsID modelu: flux-1-canny

FLUX structural control via Canny edge maps. Preserve composition while restyling.

Cena
0,060 US$/obrázek
Vstup → výstup
Text → Obrázek
Vývojář
Black Forest Labs
Aktualizováno
23. září 2026
01

Playground

Vyzkoušet FLUX.1 Canny

Žádný formulář vstupu

0,060 US$/obrázek

Pro tento model zatím není formulář vstupu

Jeho vstupy nejsou zatím zdokumentovány. Aby se žádné spuštění neprovádělo s chybným vstupem, zde nenabízíme formulář. Místo toho si vyberte srovnatelný model.

02

Examples

Real outputs from the public examples of this model on Replicate, with the prompt and settings that produced them. They were not generated live on this page.
03

O FLUX.1 Canny

StručněStav: 23. září 2026

FLUX.1 Canny je model od Black Forest Labs v kategorii Generování obrázků. Na Railwail stojí FLUX.1 Canny 0,060 US$ za obrázek.

Pozadí

O Black Forest Labs

Založeno 2024 · Freiburg, Germany

Black Forest Labs was founded in August 2024 in Freiburg, Germany by Robin Rombach, Patrick Esser, Andreas Blattmann and Dominik Lorenz, the core team that previously developed Latent Diffusion Models (LDM) and Stable Diffusion at LMU Munich and Stability AI. The team's earlier work includes the seminal 'High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models' (CVPR 2022) and the Stable Diffusion 1.x/2.x and SDXL releases. The company raised a $31M seed round led by Andreessen Horowitz in 2024 and launched the FLUX.1 model family (pro, dev, schnell) along with specialist Tools models (Fill, Canny, Depth, Redux). Their stated goal is to be the leading open foundation-model lab for generative media in Europe.

Navštívit Black Forest Labs

Architektura

Rectified-flow Transformer (DiT) with Canny-edge structural conditioning

FLUX.1 Canny is part of the FLUX.1 Tools family released by Black Forest Labs in late 2024. It extends the base FLUX.1 [dev] / [pro] rectified-flow transformer (a Diffusion Transformer trained with the flow-matching objective rather than classical DDPM) with a structural conditioning branch that ingests a Canny edge map of a reference image. The conditioning is implemented as a ControlNet-like adapter that injects edge features into the DiT blocks via cross-attention residuals, so that the output respects the line structure of the input while the prompt controls semantics, style and lighting. The backbone uses T5-XXL plus CLIP-L as text encoders and operates in a learned latent space at 16x downsampling. Sampling typically uses 28-50 flow-matching steps with the Euler or DPM-Solver sampler. The model was distilled and fine-tuned on edge-conditioned pairs derived from a large licensed image corpus.

Parametry
~12B (FLUX.1 dev backbone) plus ControlNet-style conditioning
Kontext
512 tokenů

Schopnosti

  • Edge-conditioned image generation that preserves line structure of a reference
  • Works at up to 2 MP output resolution
  • Strong photorealism inherited from FLUX.1 [dev]/[pro]
  • Excellent prompt adherence via T5-XXL text encoder
  • Useful for redesigns, restyles and product re-skins on a fixed silhouette
  • Compatible with the rest of the FLUX Tools family (Fill, Depth, Redux)
  • Best for: e-commerce restyling, architectural restyling, fashion mockups, design iteration.

Trénování a licence

Fine-tuned from FLUX.1 base weights on pairs of images with extracted Canny edge maps. Exact dataset is not disclosed; Black Forest Labs states licensed and curated data.

Licence: FLUX.1 [dev] non-commercial license for the dev weights; FLUX.1 [pro] available only via API. Commercial use requires the pro/enterprise tier.

Bezpečnostní testy: Standard Black Forest Labs safety filters; the model inherits guardrails of the base FLUX.1 family including filters for CSAM, non-consensual intimate imagery and IP-protected content.

Známá omezení

  • Requires a precomputed Canny edge map as input
  • Quality of output is strongly dependent on the source edges
  • Dev weights are non-commercial only
  • Slower than schnell-tier base model
04

Ceny

Ceny v USD. Použití se účtuje z předplacených kreditů.
Za obrázek0,060 US$ za obrázek
  • 1 kredit = 0,01 US$

Kalkulátor nákladů

Kalkulátor cen

Celkem

6,00 US$

600 kreditů

Na spuštění

0,06 US$ · 6 kreditů

Pevná cena za spuštění, známá před jeho zahájením.

05

API

Volejte FLUX.1 Canny s vaším API klíčem Railwail. V požadavku použijte toto ID modelu:

Žádný ověřený příklad API

Vstupy tohoto modelu zatím nejsou zdokumentovány.

06

Specifikace

ID modelu
flux-1-canny
Vstup
Text
Výstup
Obrázek
Fakturace
Pevná cena, známá před spuštěním
Velikost modelu
~12B (FLUX.1 dev backbone) plus ControlNet-style conditioning
Licence
FLUX.1 [dev] non-commercial license for the dev weights; FLUX.1 [pro] available only via API. Commercial use requires the pro/enterprise tier.
Záznam v katalogu aktualizován
23. září 2026

Štítky

  • flux
  • black-forest-labs
  • image-edit
  • controlnet
  • canny
  • structural
07

Případy použití

K čemu se používá

  • E-commerce product restyling on fixed silhouettes
  • Architectural facade restyling
  • Fashion try-on and material swap
  • Logo-to-render exploration
  • Coloring-book-style controlled generation
  • Storyboard line-to-render conversion
08

Často kladené otázky

Co je FLUX.1 Canny?

FLUX.1 Canny je model od Black Forest Labs v kategorii Generování obrázků.

Kolik stojí FLUX.1 Canny na Railwail?

Na Railwail stojí FLUX.1 Canny 0,060 US$ za obrázek. Cena je známa před spuštěním. Použití se platí z předplacených kreditů; 1 kredit se rovná 0,01 US$.

Jak rychlý je FLUX.1 Canny?

Pro FLUX.1 Canny je na Railwail zatím příliš málo naměřených spuštění na uvedení doby běhu. Závisí na vstupu, nastavení a zátěži u poskytovatele.

Je FLUX.1 Canny lepší než FLUX 1.1 Pro?

Záleží na úkolu. FLUX.1 Canny (Black Forest Labs) a FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) jsou oba modely v kategorii Generování obrázků. Stránka porovnání zobrazuje jejich ceny a specifikace vedle sebe.

Porovnat FLUX.1 Canny a FLUX 1.1 Pro
09

Srovnatelné modely

Všechny v této kategorii

Všechny modely přes jednu API

Jeden API klíč pro všechny modely na Railwail. Použití se účtuje z předplacených kreditů, 1 kredit = 0,01 US$.