Génération d'images NVIDIA FLUX

VérifiéSûr

Génération et édition d'images avec les modèles NVIDIA FLUX. Supporte la création texte-image et l'édition d'images existantes.

Spar Skills Guide Bot
ContenuDébutant
06/08/2026
Claude Code
#nvidia#image-generation#flux#text-to-image#image-editing

Recommandé pour

Synthèse automatique

Génère et édite des images à l'aide des modèles FLUX de NVIDIA (texte vers image et édition d'images) via un script en ligne de commande.

Points forts

  • Interface en ligne de commande simple pour la génération et l'édition
  • Plusieurs modèles FLUX pour arbitrer entre vitesse et qualité
  • Rapports d'aspect, dimensions et graines configurables pour des résultats reproductibles
  • Produit un chemin MEDIA que les interfaces de chat peuvent afficher directement

Limites

  • Nécessite un environnement Python avec les dépendances et un accès à l'API NVIDIA
  • Limité aux trois modèles FLUX; pas de support d'autres modèles d'image
  • L'édition d'images repose uniquement sur des instructions textuelles, sans masquage manuel ni contrôle de région
Quand l'utiliser

Lorsque l'utilisateur a besoin de générer une nouvelle image à partir d'un texte ou d'éditer une image existante avec les modèles FLUX.

Quand l'éviter

Lorsque l'utilisateur a besoin d'une édition d'image précise (par exemple, suppression d'objet avec masque) ou d'un autre modèle que NVIDIA FLUX.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité92/100

The skill provides instructions for running Python scripts to generate and edit images via NVIDIA's API. No destructive, obfuscated, or exfiltration actions are present. Commands are straightforward and only involve local execution with user-provided inputs. The embedded API key in the script is a configuration detail and not part of the skill instructions.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Generate a cat in space
Generate a cute cat in space
Edit an image's background
Make the background of this image a sunset
Generate a wide 16:9 beach image
Generate a panoramic beach view in 16:9 aspect ratio

name: nvidia-image-gen version: 1.0.0 description: Generate and edit images using NVIDIA FLUX models. Use when user asks to generate images, create pictures, edit photos, or modify existing images with AI. Supports text-to-image generation and image editing with text prompts.

NVIDIA Image Generation

Generate and edit images using NVIDIA's FLUX models.

Models

| Model | Use Case | Speed | Quality | |-------|----------|-------|---------| | dev | High-quality text-to-image | Normal | Best | | schnell | Fast text-to-image | Fast | Good | | kontext | Image editing | Normal | Best |

Quick Start

# Generate an image
python scripts/generate.py "A cute cat in space"

# Edit an existing image
python scripts/generate.py "Add sunglasses" -i photo.jpg -o edited.png

Parameters

Text-to-Image (dev/schnell)

| Parameter | Short | Default | Description | |-----------|-------|---------|-------------| | prompt | | (required) | Text description | | -o, --output | | output.png | Output file path | | --width | | 1024 | Output width in pixels | | --height | | 1024 | Output height in pixels | | --aspect-ratio | -ar | 1:1 | Aspect ratio preset | | --steps | -s | 30 | Diffusion steps | | --seed | | 0 | Random seed (0=random) | | --model | -m | auto | Model selection |

Image Editing (kontext)

| Parameter | Short | Default | Description | |-----------|-------|---------|-------------| | prompt | | (required) | Edit instruction | | -i, --input | | (required) | Input image path | | -o, --output | | output.png | Output file path | | --steps | -s | 30 | Diffusion steps | | --cfg | | 3.5 | Guidance scale | | --seed | | 0 | Random seed |

Supported Aspect Ratios

| Ratio | Resolution | |-------|------------| | 1:1 | 1024×1024 | | 16:9 | 1344×768 | | 9:16 | 768×1344 | | 4:3 | 1216×832 | | 3:4 | 832×1216 |

Examples

Basic Generation

python scripts/generate.py "A mountain landscape at sunset"

Wide Format (16:9)

python scripts/generate.py "A panoramic beach view" -ar 16:9

Portrait Mode (9:16)

python scripts/generate.py "A professional headshot" -ar 9:16

Custom Size

python scripts/generate.py "A banner image" --width 1344 --height 768

Fast Generation

python scripts/generate.py "Quick sketch of a robot" -m schnell

Edit an Image

python scripts/generate.py "Make the background a sunset" -i input.jpg -o output.png

Reproducible Results

python scripts/generate.py "A robot" --seed 12345

Output

The script outputs MEDIA:/path/to/image.png which can be sent directly to chat.

API Key

The API key is embedded in the script. To use a different key, set the NVIDIA_API_KEY environment variable.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix/download' --output '.skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix/SKILL.md.part' '.skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/nvidia-image-gen' && cp -R '.skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix' '.claude/skills/nvidia-image-gen'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix'

openskills read 'nvidia-flux-image-generation-msh3uuix'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/nvidia-flux-image-generation-msh3uuix/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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