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1"use strict";(self.webpackChunk_N_E=self.webpackChunk_N_E||[]).push([[5820],{5820:function(e){e.exports=JSON.parse('{"name":"FLUX.1 Kontext Dev LoRA","description":"LoRA微調整を実行するためのFLUX.1 Kontext[dev]画像編集モデル。精密な画像編集とLoRA微調整に特化し、プロフェッショナルグレードの結果を提供。","examples":{"title":"サンプル結果","prompt":"生成された画像"},"inputs":{"prompt":{"label":"プロンプト","placeholder":"データセンターでアイスクリームを食べる科学者のアライグマ、フォトリアリスティックスタイル","helpText":"生成または編集したい画像を説明してください。これは出力を駆動するコア入力です。"},"image":{"label":"入力画像（オプション）","placeholder":"画像から画像への生成用に画像をアップロード","helpText":"編集または参照として使用する画像をアップロードしてください。空にするとテキストから画像への生成になります。"},"lora_weights":{"label":"LoRA重み（オプション）","placeholder":"LoRA重みファイルをアップロード","helpText":"微調整生成用のLoRA重みファイル（.safetensors）をアップロードしてください。これによりカスタムスタイルやキャラクターを適用できます。"},"lora_scale":{"label":"LoRAスケール","placeholder":"1.0","helpText":"LoRA重みのスケーリング係数。高い値はLoRAの影響を増加させます。LoRA重みがアップロードされた場合のみ適用されます。"},"aspect_ratio":{"label":"アスペクト比","helpText":"生成される画像のアスペクト比を選択"},"num_inference_steps":{"label":"推論ステップ数","placeholder":"28","helpText":"生成中に実行するデノイジングステップの数。より多いステップは品質を向上させる可能性がありますが、時間がかかります。"},"guidance_scale":{"label":"ガイダンススケール","placeholder":"3.5","helpText":"CFGは画像がプロンプトにどの程度従うかを制御します。高い値 = より強いプロンプト遵守、しかし創造性が減る可能性があります。"},"seed":{"label":"シード","placeholder":"-1でランダム","helpText":"再現性のためのシード値。同じシード + プロンプト + モデルバージョン = 同じ画像。-1でランダム化します。"},"output_format":{"label":"出力フォーマット","helpText":"生成される画像のファイルフォーマット。WebPが最高の圧縮を提供します。"},"output_quality":{"label":"出力品質","placeholder":"90","helpText":"jpegとwebpフォーマットに適用されます。圧縮品質を定義します（1-100）。高い値 = より良い品質ですがファイルサイズが大きくなります。"}},"faq":{"title":"よくある質問","questions":[{"q":"LoRAとは何ですか？どのように動作しますか？","a":"LoRA（低ランク適応）は、カスタムスタイルやキャラクターでAIモデルを微調整する技術です。.safetensors LoRAファイルをアップロードして、特定の芸術スタイル、キャラクターの外観、その他のカスタム修正を生成画像に適用できます。"},{"q":"入力画像でサポートされているファイル形式は何ですか？","a":"このモデルは入力画像でJPEG、PNG、WebP形式をサポートしています。最良の結果を得るには、明確な詳細を持つ高品質な画像を使用してください。"},{"q":"LoRAスケールパラメータはどのように動作しますか？","a":"LoRAスケールは、LoRA重みが最終画像に与える影響の強さを制御します。通常0.5-1.5の値がうまく機能します。高い値はLoRAの効果を増加させますが、画像品質を低下させる可能性があります。"},{"q":"これと通常のFLUXモデルの違いは何ですか？","a":"このモデルはLoRA微調整と画像編集に特化して設計されています。高い画像品質と精密な制御を維持しながら、カスタムスタイルと修正の適用に優れています。"},{"q":"推論ステップ数はどのくらい使用すべきですか？","a":"28ステップがデフォルトで、ほとã

1‚“どの場合に適しています。より速い生成には少ないステップ（15-20）を使用でき、より高い品質には多いステップ（35-50）を使用できますが、収穫逓減の法則が適用されます。"}]}}')}}]);