用途
flux-image 用于通过 inference.sh CLI（即 belt）调用 FLUX 系列模型生成图像，模型来自 Black Forest Labs。它适合需要在命令行环境中批量或脚本化调用图像生成能力的场景，并支持通过 LoRA 进行自定义风格适配。
主要能力
该技能可调用多种 FLUX 模型，资料中列出的模型与对应 App ID 如下：
- FLUX Dev LoRA：App ID 为 falai/flux-dev-lora，速度中等，质量最高，适用于生产环境和自定义风格。
- FLUX.2 Klein LoRA：App ID 为 falai/flux-2-klein-lora，速度最快，质量良好，适用于快速迭代，提供 4B/9B 尺寸。
- FLUX Dev (Pruna)：App ID 为 pruna/flux-dev，速度快，质量高，经过优化，支持速度模式。
- FLUX Dev LoRA (Pruna)：App ID 为 pruna/flux-dev-lora，速度快，质量高，LoRA 且经过优化。
- FLUX Klein 4B (Pruna)：App ID 为 pruna/flux-klein-4b，速度最快，质量良好，资料标注为超低价（$0.0001/img）。
此外，资料还提及可执行其他图像任务，例如使用自然语言进行图像编辑（falai/reve）以及图像放大（falai/topaz-image-upscaler）。
使用方式
首先安装 belt CLI 技能：
npx skills add belt-sh/cli
使用前需要 inference.sh CLI（belt），并执行登录：
belt login
基本调用示例：
belt app run falai/flux-dev-lora --input '{"prompt": "a futuristic city at night"}'
高质量生成示例：
belt app run falai/flux-dev-lora --input '{ "prompt": "professional product photo of headphones, studio lighting, white background" }'
快速生成（Klein）示例：
belt app run falai/flux-2-klein-lora --input '{"prompt": "abstract art, colorful"}'
使用 LoRA 自定义风格时，可先采样生成输入文件：
belt app sample falai/flux-dev-lora --save input.json
然后编辑 input.json 添加 lora_url，再运行：
belt app run falai/flux-dev-lora --input input.json
图像到图像转换示例：
belt app run falai/flux-dev-lora --input '{ "prompt": "transform to watercolor style", "image_url": "https://your-image.jpg" }'
其他图像任务示例：
使用自然语言进行图像编辑
belt app run falai/reve --input '{"prompt": "change background to beach"}'
图像放大
belt app run falai/topaz-image-upscaler --input '{"image_url": "https://..."}'
相关技能
资料还列出以下相关技能：
完整平台技能（所有应用）
npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli
Pruna P-Image（快速且经济）
npx skills add inference-sh/skills@p-image
所有图像生成模型
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation
图像放大
npx skills add inference-sh/skills@image-upscaling
浏览全部应用：belt app list
适用场景
适用于需要通过命令行进行 FLUX 图像生成的开发与创作工作流，包括：生产级高质量图像生成、快速迭代出图、LoRA 自定义风格、图像到图像风格转换、自然语言图像编辑以及图像放大等。
限制
资料未提供除已列出内容外的其他功能、平台支持范围、价格（除注明的一项外）或使用步骤，相关细节暂未提供。