Black Forest Labs Image Editing

Black Forest Labs Image Editing

Black Forest Labs는 FLUX 모델로 텍스트 설명에 따라 기존 이미지를 수정, 인페인팅, 확장하는 강력한 이미지 편집 기능을 제공해요.

출처: 문서

본문

개요 (Overview)

설정 (Setup)

API 키

Black Forest Labs에서 API 키를 가져와요.

import os
# Set your Black Forest Labs API key
os.environ["BFL_API_KEY"] = "your-api-key-here"

지원 모델 (Supported Models)

이미지 편집 (Image Editing)

기본 이미지 편집

import os
import litellm

# Set your API key
os.environ["BFL_API_KEY"] = "your-api-key-here"

# Edit an image with a prompt
response = litellm.image_edit(
    model="black_forest_labs/flux-kontext-pro",
    image=open("path/to/your/image.png", "rb"),
    prompt="Add a green leaf to the scene",
)

# BFL returns URLs
print(response.data[0].url)

비동기 이미지 편집

import os
import asyncio
import litellm

# Set your API key
os.environ["BFL_API_KEY"] = "your-api-key-here"

async def edit_image():
    response = await litellm.aimage_edit(
        model="black_forest_labs/flux-kontext-pro",
        image=open("path/to/your/image.png", "rb"),
        prompt="Make this image look like a watercolor painting",
    )
    print(response.data[0].url)

# Run the async function
asyncio.run(edit_image())

마스크로 인페인팅 (Fill)

import os
import litellm

# Set your API key
os.environ["BFL_API_KEY"] = "your-api-key-here"

# Use flux-pro-1.0-fill for inpainting
response = litellm.image_edit(
    model="black_forest_labs/flux-pro-1.0-fill",
    image=open("path/to/your/image.png", "rb"),
    mask=open("path/to/mask.png", "rb"),  # White areas will be edited
    prompt="Replace with a beautiful garden",
    steps=50,  # BFL-specific parameter
    guidance=30,  # BFL-specific parameter
)
print(response.data[0].url)

아웃페인팅 - 이미지 경계 확장 (Expand)

import os
import litellm

# Set your API key
os.environ["BFL_API_KEY"] = "your-api-key-here"

# Use flux-pro-1.0-expand to extend image borders
response = litellm.image_edit(
    model="black_forest_labs/flux-pro-1.0-expand",
    image=open("path/to/your/image.png", "rb"),
    prompt="Continue the scene with a mountain landscape",
    top=256,   # Expand 256 pixels at top
    bottom=256,  # Expand 256 pixels at bottom
    left=128,  # Expand 128 pixels at left
    right=128,  # Expand 128 pixels at right
)
print(response.data[0].url)

BFL 전용 파라미터 이미지 편집

import os
import litellm

# Set your API key
os.environ["BFL_API_KEY"] = "your-api-key-here"

# Edit image with BFL-specific parameters
response = litellm.image_edit(
    model="black_forest_labs/flux-kontext-pro",
    image=open("path/to/your/image.png", "rb"),
    prompt="Transform into cyberpunk style with neon lights",
    seed=42,  # For reproducible results
    output_format="png",  # png or jpeg
    safety_tolerance=2,  # 0-6, higher = more permissive
    aspect_ratio="16:9",  # Output aspect ratio
)
print(response.data[0].url)

LiteLLM Proxy Server 사용법

1. config.yaml 설정

model_list:
  - model_name: bfl-kontext-pro
    litellm_params:
      model: black_forest_labs/flux-kontext-pro
      api_key: os.environ/BFL_API_KEY
      model_info:
        mode: image_edit
  - model_name: bfl-kontext-max
    litellm_params:
      model: black_forest_labs/flux-kontext-max
      api_key: os.environ/BFL_API_KEY
      model_info:
        mode: image_edit
  - model_name: bfl-fill
    litellm_params:
      model: black_forest_labs/flux-pro-1.0-fill
      api_key: os.environ/BFL_API_KEY
      model_info:
        mode: image_edit
  - model_name: bfl-expand
    litellm_params:
      model: black_forest_labs/flux-pro-1.0-expand
      api_key: os.environ/BFL_API_KEY
      model_info:
        mode: image_edit

general_settings:
  master_key: os.environ/LITELLM_MASTER_KEY

2. Proxy 서버 시작

litellm --config /path/to/config.yaml
# RUNNING on http://0.0.0.0:4000

3. 이미지 편집 요청

OpenAI SDK:

from openai import OpenAI

# Initialize client with your proxy URL
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:4000",
    api_key="sk-<your-litellm-api-key>"
)

# Edit image with FLUX Kontext Pro
response = client.images.edit(
    model="bfl-kontext-pro",
    image=open("path/to/your/image.png", "rb"),
    prompt="Add magical sparkles and fairy dust",
)
print(response.data[0].url)

cURL:

curl --location 'http://localhost:4000/v1/images/edits' \
  --header "Authorization: Bearer ***" \
  --form 'model="bfl-kontext-pro"' \
  --form 'prompt="Add a sunset in the background"' \
  --form 'image=@"path/to/your/image.png"'

지원 파라미터 (Supported Parameters)

OpenAI 호환 파라미터

Black Forest Labs 전용 파라미터

동작 방식 (How It Works)

Black Forest Labs는 폴링 기반 API를 사용해요:

1. 요청 제출: LiteLLM이 이미지와 프롬프트를 BFL로 전송
2. Task ID 획득: BFL이 task ID와 폴링 URL 반환
3. 결과 폴링: LiteLLM이 이미지가 준비될 때까지 자동 폴링
4. 결과 반환: 생성된 이미지 URL 반환

이 폴링은 LiteLLM이 자동으로 처리하므로, image_edit()을 호출하기만 하면 결과를 얻을 수 있어요.

시작하기 (Getting Started)

1. Black Forest Labs에서 계정 만들기
2. 대시보드에서 API 키 가져오기
3. BFL_API_KEY 환경 변수 설정하기
4. 지원되는 모델과 함께 litellm.image_edit() 사용하기

더 알아보기 (Learn more)

• LiteLLM 개요
• LiteLLM Python SDK 사용법
• LiteLLM Proxy Server 설정
• 지원되는 공급업체 전체 목록