FLUX.2 Turbo Edit

Обзор

FLUX.2 Turbo Edit — эндпоинт редактирования изображений от Black Forest Labs, входящий в семейство FLUX.2. Модель основана на трансформерной архитектуре с 32 миллиардами параметров и технологии согласования потоков (Flow matching). Базовая модель FLUX.2 была представлена в ноябре 2025 года; оптимизированный вариант Turbo Edit появился в декабре 2025 года и отличается значительно сокращённым временем инференса при сохранении высокого качества результата. Эндпоинт принимает от 1 до 4 входных изображений и текстовую инструкцию. Поддерживает замену объектов, изменение фона, корректировки текстур, стиля и освещения, а также точный контроль цвета через hex-коды. Ключевая особенность — сохранение оригинальной композиции, поз и идентичности объектов. Среди эндпоинт-версий редактирования в семействе FLUX.2 Turbo занимает среднюю позицию: быстрее Pro и Max, но производит более детализированные результаты, чем Flash. Оптимален для производственных сценариев, где необходимы качественные правки без максимальной задержки: серийная обработка продуктовых снимков, A/B-варианты для маркетинга, быстрые итерации с хорошим визуальным качеством.

Сильные стороны

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Примеры промптов

Советы

• Формулируйте правку как точную команду: что изменить и что оставить без изменений. FLUX.2 в режиме Edit хорошо сохраняет исходный контекст, но лучше реагирует на явные инструкции: назовите объект, нужное изменение, а также лицо, позу, композицию, свет или фон, которые нельзя трогать. Это особенно важно для портретов, товаров и локальных правок.
• Если загружаете несколько изображений, задавайте роль каждого референса прямо в промпте. Для редактирования по нескольким референсам укажите, откуда брать персонажа, фон, предмет, стиль или логотип: например, «персонаж из изображения 1, одежда из изображения 2, стиль из изображения 3». Без таких ролей модель чаще смешивает признаки не так, как ожидалось.
• Для надписей, логотипов и фирменных цветов пишите буквальный текст, место, стиль и цвет рядом с конкретным объектом. Если нужно изменить текст на вывеске или цвет товара, заключите строку в кавычки, опишите расположение и привяжите HEX-код к объекту, а не к сцене в целом. Это снижает риск неправильной надписи, смещения текста и случайного применения цвета к другим деталям.
• Не используйте расплывчатые команды вроде «улучши», «сделай красиво» или «исправь изображение». В edit-режиме такие формулировки дают непредсказуемые изменения: модель может почти ничего не поменять или, наоборот, перерисовать лишнее. Заменяйте их конкретным целевым состоянием и перечислением важных ограничений.
• Не делайте длинную цепочку повторных правок по уже сгенерированному результату, если важна точность цвета и деталей. В обсуждениях FLUX.2 Edit пользователи часто отмечают сдвиг оттенков, рост насыщенности и деградацию неизменённых областей после нескольких проходов. Для серии изменений лучше возвращаться к исходнику или объединять связанные правки в один более точный запрос.

FAQ

Цены

Параметры

Поля тела JSON-запроса, которые используются в Playground и доступны для настройки через API. Порядок совпадает с формой на странице.

Запрос

Асинхронный запуск: POST https://api.flixa.io/v1/image/flux-2/turbo-edit с заголовком Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY и телом JSON. Ниже — пример с полями из Playground.

curl -X POST "https://api.flixa.io/v1/image/flux-2/turbo-edit" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "seed": -1,
  "size": "1024*1024",
  "images": [
    "https://uploads.flixa.io/media/044aaf1ac9096e2963a705fd39a1a435447b5a17d70c32d75aa8f02c7fc9a391.jpg"
  ],
  "prompt": "Превратите это фото товара в премиальную студийную рекламу: мягкий кинематографический свет, чистый бежевый фон, лёгкие тени, реалистичные отражения и эстетика люксового бренда."
}'

import json
import os
import requests

url = "https://api.flixa.io/v1/image/flux-2/turbo-edit"
payload = json.loads({"images": ["https://uploads.flixa.io/media/044aaf1ac9096e2963a705fd39a1a435447b5a17d70c32d75aa8f02c7fc9a391.jpg"], "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "seed": -1, "size": "1024*1024"})

response = requests.post(
    url,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['FLIXA_API_KEY']}"},
    json=payload,
    timeout=120,
)
print(response.json())

const response = await fetch(
  "https://api.flixa.io/v1/image/flux-2/turbo-edit",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLIXA_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({"images": ["https://uploads.flixa.io/media/044aaf1ac9096e2963a705fd39a1a435447b5a17d70c32d75aa8f02c7fc9a391.jpg"], "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "seed": -1, "size": "1024*1024"}),
  }
);

console.log(await response.json());

Пример ответа

Сразу после POST приходит объект с идентификатором задачи и статусом (queued или processing). Готовый результат — в поле outputs после завершения.

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "queued",
  "created_at": "2026-05-22T12:00:00Z"
}

После успешного завершения:

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "outputs": [
    { "url": "https://storage.example/result.png", "type": "image" }
  ]
}

Поллинг

Пока задача в работе, опрашивайте GET https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result с тем же API-ключом. Рекомендуемый интервал — 1–2 секунды; остановитесь при completed, failed или cancelled.

• queued / processing — продолжайте опрос.
• completed — заберите URL из outputs.
• failed — смотрите error в теле ответа.

curl "https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY"