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FLUX.1 Depth

Generación de imágenesDisponible
de Black Forest LabsID del modelo: flux-1-depth

FLUX structural control via depth maps. Keep 3D scene layout while changing style/content.

ProbarObtener clave APIComparar
Precio
0,060 US$/imagen
Entrada → Salida
Texto → Imagen
Desarrollador
Black Forest Labs
Actualizado
23 de septiembre de 2026
01

Playground

Probar FLUX.1 Depth

Sin formulario de entrada

0,060 US$/imagen

Aún no hay formulario de entrada para este modelo

Sus entradas aún no están documentadas. Para que ninguna ejecución falle por una entrada incorrecta, no ofrecemos un formulario aquí. Elige un modelo comparable en su lugar.

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

Acerca de FLUX.1 Depth

ResumenA fecha de 23 de septiembre de 2026

FLUX.1 Depth es un modelo de Black Forest Labs en la categoría Generación de imágenes. En Railwail, FLUX.1 Depth cuesta 0,060 US$ por imagen.

Fondo

Acerca de Black Forest Labs

Fundado en 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 team that built Latent Diffusion at LMU Munich and Stable Diffusion at Stability AI. The company raised a $31M seed round led by Andreessen Horowitz in 2024 and launched the FLUX.1 family (pro, dev, schnell) plus the FLUX.1 Tools (Fill, Canny, Depth, Redux). Black Forest Labs positions itself as Europe's flagship open foundation-model lab for generative media.

Visitar Black Forest Labs

Arquitectura

Rectified-flow Diffusion Transformer (DiT) with depth-map structural conditioning

FLUX.1 Depth is part of the FLUX.1 Tools suite released in late 2024. It extends the base FLUX.1 [dev] / [pro] rectified-flow DiT backbone with an additional conditioning branch that consumes a depth map (typically produced by MiDaS, Depth Anything v2 or ZoeDepth) of a reference image. Depth features are injected into DiT blocks via ControlNet-style adapters so that the generated image preserves the 3D layout (perspective, occlusions, scale) of the source while colour, materials, lighting and style are dictated by the text prompt. The model uses T5-XXL plus CLIP-L text encoders and a 16x VAE, and samples with 28-50 flow-matching steps. Black Forest Labs fine-tuned the conditioning branch on a large licensed corpus of depth-image pairs, building on the rectified-flow training recipe from the SD3 paper (Esser et al. 2024).

Parámetros
~12B (FLUX.1 dev backbone) plus depth conditioning branch
Contexto
512 tokens

Capacidades

  • Depth-conditioned generation that preserves 3D scene structure
  • Works at up to 2 MP output resolution
  • Strong photorealism and prompt fidelity inherited from FLUX.1
  • Ideal for view-consistent restyling of indoor/outdoor scenes
  • Compatible with depth maps from MiDaS, Depth Anything v2, ZoeDepth
  • Pairs well with Canny and Fill for compound conditioning workflows
  • Best for: interior design visualisation, automotive renders, architectural restyling, world-building.

Entrenamiento y licencia

Fine-tuned from FLUX.1 base weights on pairs of images and estimated depth maps from a curated licensed corpus. Exact composition is not disclosed.

Licencia: FLUX.1 [dev] non-commercial license for dev weights; FLUX.1 [pro] commercial only via API.

Pruebas de seguridad: Inherits safety filters of the base FLUX.1 family including CSAM, NCII and IP-related guardrails.

Limitaciones conocidas

  • Requires a precomputed depth map at inference
  • Output quality depends on depth-map accuracy
  • Dev weights non-commercial only
  • Less effective when source depth is very noisy or low-resolution

Artículos de investigación

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Precios

Precios en dólares estadounidenses. El uso se cobra con créditos prepagados.
Por imagen0,060 US$ por imagen
  • 1 crédito = 0,01 US$

Calculadora de costes

Calculadora de precios

Total

6,00 US$

600 créditos

Por ejecución

0,06 US$ · 6 créditos

Precio fijo por ejecución, conocido antes de que comience.

05

API

Llama a FLUX.1 Depth con tu clave API de Railwail. Usa este ID de modelo en la solicitud:
flux-1-depthDocumentación de APIObtener una clave API

Sin ejemplo de API verificado

Las entradas de este modelo aún no están documentadas.

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Especificaciones

ID del modelo
flux-1-depth
Desarrollador
Black Forest Labs
Categoría
Generación de imágenes
Entrada
Texto
Salida
Imagen
Facturación
Precio fijo, conocido antes de la ejecución
Tamaño del modelo
~12B (FLUX.1 dev backbone) plus depth conditioning branch
Licencia
FLUX.1 [dev] non-commercial license for dev weights; FLUX.1 [pro] commercial only via API.
Entrada del catálogo actualizada
23 de septiembre de 2026

Etiquetas

  • flux
  • black-forest-labs
  • image-edit
  • controlnet
  • depth
  • structural
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Casos de uso

Para qué se utiliza

  • Interior design and real-estate visualisation
  • Automotive and product configurator renders
  • Architectural facade restyling preserving perspective
  • World-building and game-environment concept art
  • Storyboard depth-to-render conversion
  • AR/VR scene mockups
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Preguntas frecuentes

¿Qué es FLUX.1 Depth?

FLUX.1 Depth es un modelo de Black Forest Labs en la categoría Generación de imágenes.

¿Cuánto cuesta FLUX.1 Depth en Railwail?

En Railwail, FLUX.1 Depth cuesta 0,060 US$ por imagen. El precio se conoce antes de que comience la ejecución. El uso se paga con créditos prepagados; 1 crédito equivale a 0,01 US$.

¿Qué velocidad tiene FLUX.1 Depth?

Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de FLUX.1 Depth en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.

¿Es FLUX.1 Depth mejor que FLUX 1.1 Pro?

Depende de la tarea. FLUX.1 Depth (Black Forest Labs) y FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) son ambos modelos en la categoría Generación de imágenes. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.

Comparar FLUX.1 Depth y FLUX 1.1 Pro
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Modelos comparables

Todos en esta categoría

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Una clave API para todos los modelos en Railwail. El uso se cobra desde créditos prepagados, 1 crédito = 0,01 US$.

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