Flux Canny Dev é um modelo de geração de imagens com pesos abertos que usa detecção de bordas Canny para controlar a estrutura e a composição das imagens geradas. Você fornece uma imagem de referência e um prompt de texto, e o modelo lê as bordas dessa imagem para preservar o layout enquanto gera conteúdo visual totalmente novo ao redor dele. O resultado segue o contorno exato da sua referência, mas parece exatamente com o que você descreveu. O modelo gera até 1 megapixel e pode corresponder automaticamente ao tamanho da sua imagem de entrada. Você pode produzir várias variações em uma única execução, salvá-las como WebP, JPG ou PNG e definir a qualidade de saída de 0 a 100. O número de etapas de inferência (28 a 50) permite equilibrar velocidade e detalhe em cada execução. Ele se encaixa naturalmente em fluxos de trabalho em que a composição importa: substituir a estética de uma foto de produto mantendo a silhueta do objeto, aplicar um novo estilo visual a um esboço ou iterar sobre um layout sem reconstruí-lo do zero. Abra o modelo no Picasso IA, envie sua referência, escreva um prompt e gere.
Flux Canny Dev gera novas imagens que seguem os contornos estruturais de uma foto ou desenho de referência, ao mesmo tempo em que aplica o estilo visual e o assunto que você descreve em um prompt de texto. O modelo extrai automaticamente as linhas de borda da sua imagem de controle, portanto não é necessário nenhum pré-processamento da sua parte. Isso é útil quando você precisa recriar uma composição específica, transferir um layout para um estilo artístico diferente ou manter consistência espacial ao longo de uma série de resultados. Disponível no Picasso IA, ele funciona inteiramente no navegador, sem instalação ou configuração.
Preciso de habilidades de programação ou conhecimento técnico para usar isto? Não, basta abrir o Flux Canny Dev no Picasso IA, ajustar as configurações que você quiser e clicar em gerar.
É grátis para experimentar? Sim, você pode executar o Flux Canny Dev sem pagar antecipadamente. Comece com as configurações padrão para ver como sua imagem de controle se transforma em um resultado gerado antes de ajustar qualquer coisa.
Quanto tempo leva para obter resultados? A maioria das gerações termina em menos de um minuto. Usar menos etapas de inferência acelera o processo, embora contagens muito baixas de etapas produzam resultados menos detalhados.
Quais formatos de saída são compatíveis? Você pode baixar os resultados como WebP, JPG ou PNG. WebP é o padrão e funciona bem para uso na web. PNG não tem perdas e é adequado para impressão ou edição posterior em software de design.
Posso personalizar a qualidade ou o estilo da saída? Sim. O parâmetro guidance controla o quão de perto a imagem segue seu prompt de texto em comparação com a estrutura de bordas. A configuração de qualidade de saída (0-100) ajusta a compressão para exportações WebP e JPG. Mais etapas de inferência geralmente produzem resultados mais nítidos e coerentes.
Quantas vezes posso executar o modelo? Você pode iterar quantas vezes precisar. Se um resultado estiver próximo, mas não totalmente correto, ajuste o prompt, refine o guidance ou troque por uma imagem de controle diferente e execute novamente.
Onde posso usar as saídas? As imagens geradas são suas para usar em qualquer projeto: publicações em redes sociais, trabalho para clientes, arte conceitual, designs para impressão ou mockups de produtos. Os downloads não têm marcas d'água.
Tudo o que este modelo pode fazer por você
Extrai bordas Canny de qualquer imagem de referência para que você não precise preparar um mapa de bordas separado.
Mantém intactos o layout, as formas e a estrutura da sua referência enquanto gera visuais totalmente novos.
Produz imagens de até 1 megapixel ou corresponde ao tamanho da sua imagem de entrada com uma única configuração.
Salve os resultados como WebP, JPG ou PNG com a qualidade de saída ajustável de 0 a 100.
Execute várias variações em uma sessão definindo o número de saídas antes de gerar.
Defina entre 28 e 50 etapas de remoção de ruído para equilibrar a velocidade de geração com o detalhamento da saída.
Fixe o valor da seed para reproduzir exatamente o mesmo resultado quando você executar novamente com entradas idênticas.
