fal-image-to-image

クイックリファレンス

タスク	エンドポイント	主なパラメーター
変換	fal-ai/flux/dev/image-to-image	strength: 0-1
インペインティング	fal-ai/flux/dev/inpainting	mask_url
ControlNet	fal-ai/flux-controlnet-union	control_type
アップスケール	fal-ai/clarity-upscaler	scale_factor: 2-4
背景の削除	fal-ai/birefnet	-
顔の修復	fal-ai/codeformer	fidelity: 0-1

強度の値	効果
0.2-0.3	控えめなスタイルのヒント
0.5-0.7	中程度の変換
0.8-1.0	全面的な再生成

ControlNet の種類	用途
canny	エッジのガイド
depth	3D 構造
pose	人物のポーズ
tile	ディテールの強化

このスキルを使う場面

画像の編集や変換に使用します：

• 構造を維持しながらスタイルを変換する
• 特定の領域を編集するインペインティング
• ガイド付き生成に ControlNet を使用する
• 低解像度の画像をアップスケールする
• 背景を削除する
• 古い写真の顔を修復する

関連スキル：

• テキストから画像を生成する場合：fal-text-to-image を参照
• 画像から動画を生成する場合：fal-image-to-video を参照
• モデルを選択する場合：fal-model-guide を参照

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fal.ai の画像間変換モデル

fal.ai の画像変換、編集、強化モデルの完全なリファレンスです。

FLUX 画像間変換

基本的な画像間変換

エンドポイント： fal-ai/flux/dev/image-to-image 最適な用途： スタイル変換、画像変換

構造を維持しながら既存の画像を変換します。

import { fal } from "@fal-ai/client";

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux/dev/image-to-image", {
  input: {
    prompt: "Transform into a watercolor painting style",
    image_url: "https://example.com/photo.jpg",
    strength: 0.75,  // 0-1, how much to transform
    num_inference_steps: 28,
    guidance_scale: 3.5,
    seed: 42
  }
});

console.log(result.images[0].url);

import fal_client

result = fal_client.subscribe(
    "fal-ai/flux/dev/image-to-image",
    arguments={
        "prompt": "Transform into a watercolor painting style",
        "image_url": "https://example.com/photo.jpg",
        "strength": 0.75,
        "num_inference_steps": 28,
        "guidance_scale": 3.5
    }
)
print(result["images"][0]["url"])

強度パラメーター：

• 0.0：変更なし（元の画像）
• 0.3-0.5：控えめな変更、スタイルのヒント
• 0.5-0.7：中程度の変換
• 0.7-0.9：大幅な変換、元の画像の一部を維持
• 1.0：完全な再生成（元の画像を無視）

FLUX Pro 画像間変換

エンドポイント： fal-ai/flux-pro/v1/image-to-image 最適な用途： 本番品質の変換

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux-pro/v1/image-to-image", {
  input: {
    prompt: "Professional headshot, studio lighting",
    image_url: "https://example.com/casual-photo.jpg",
    strength: 0.6,
    guidance_scale: 3.5
  }
});

ControlNet モデル

FLUX ControlNet

エンドポイント： fal-ai/flux-controlnet 最適な用途： 精密な構造制御

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux-controlnet", {
  input: {
    prompt: "A modern house with large windows",
    control_image_url: "https://example.com/architecture-sketch.png",
    controlnet_conditioning_scale: 0.8,
    num_inference_steps: 28,
    guidance_scale: 3.5
  }
});

FLUX ControlNet Union

エンドポイント： fal-ai/flux-controlnet-union 最適な用途： 1つのモデルで複数の制御タイプに対応

対応：canny、depth、pose、tile、blur、gray、low_quality

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux-controlnet-union", {
  input: {
    prompt: "A beautiful woman in a red dress",
    control_image_url: "https://example.com/pose-reference.png",
    control_type: "pose",
    controlnet_conditioning_scale: 0.7,
    num_inference_steps: 28
  }
});

制御タイプ：

• canny：エッジ検出によるガイド
• depth：深度マップによるガイド
• pose：人物のポーズによるガイド
• tile：ディテールの強化
• blur：ぼかしベースの制御
• gray：グレースケール構造
• low_quality：品質の向上

SDXL ControlNet

エンドポイント： fal-ai/fast-sdxl/controlnet 最適な用途： 構造制御を備えた SDXL

const result = await fal.subscribe("fal-ai/fast-sdxl/controlnet", {
  input: {
    prompt: "A futuristic cityscape",
    negative_prompt: "blurry, low quality",
    control_image_url: "https://example.com/depth-map.png",
    controlnet_type: "depth",
    controlnet_conditioning_scale: 0.8
  }
});

Canny エッジ検出

エンドポイント： fal-ai/flux-controlnet-canny 最適な用途： エッジベースの生成

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux-controlnet-canny", {
  input: {
    prompt: "A detailed architectural drawing",
    control_image_url: "https://example.com/building-photo.jpg",
    controlnet_conditioning_scale: 0.9
  }
});

深度ベースの制御

エンドポイント： fal-ai/flux-controlnet-depth 最適な用途： 3D を考慮した生成

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux-controlnet-depth", {
  input: {
    prompt: "A mystical forest scene",
    control_image_url: "https://example.com/depth-map.png",
    controlnet_conditioning_scale: 0.7
  }
});

インペインティングモデル

FLUX インペインティング

エンドポイント： fal-ai/flux/dev/inpainting 最適な用途： 特定の領域の編集

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux/dev/inpainting", {
  input: {
    prompt: "A golden retriever",
    image_url: "https://example.com/photo-with-pet.jpg",
    mask_url: "https://example.com/mask.png",  // White = edit area
    num_inference_steps: 28,
    guidance_scale: 3.5
  }
});

result = fal_client.subscribe(
    "fal-ai/flux/dev/inpainting",
    arguments={
        "prompt": "A golden retriever",
        "image_url": "https://example.com/photo.jpg",
        "mask_url": "https://example.com/mask.png"
    }
)

マスク形式：

• 白いピクセル（255, 255, 255）：編集／再生成する領域
• 黒いピクセル（0, 0, 0）：保持する領域

FLUX Pro Fill

エンドポイント： fal-ai/flux-pro/v1/fill 最適な用途： 高品質なインペインティングとアウトペインティング

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux-pro/v1/fill", {
  input: {
    prompt: "Seamless continuation of the landscape",
    image_url: "https://example.com/partial-image.jpg",
    mask_url: "https://example.com/outpaint-mask.png"
  }
});

SDXL インペインティング

エンドポイント： fal-ai/fast-sdxl/inpainting 最適な用途： SDXL ベースの領域編集

const result = await fal.subscribe("fal-ai/fast-sdxl/inpainting", {
  input: {
    prompt: "A beautiful flower arrangement",
    negative_prompt: "ugly, distorted",
    image_url: "https://example.com/vase.jpg",
    mask_url: "https://example.com/vase-mask.png"
  }
});

アップスケールモデル

ESRGAN 4x

エンドポイント： fal-ai/esrgan 最適な用途： 従来型の 4 倍アップスケール

const result = await fal.subscribe("fal-ai/esrgan", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/low-res-image.jpg",
    scale: 4  // 2 or 4
  }
});

// Result is 4x the original resolution
console.log(result.image.url);

result = fal_client.subscribe(
    "fal-ai/esrgan",
    arguments={
        "image_url": "https://example.com/low-res.jpg",
        "scale": 4
    }
)
print(result["image"]["url"])

Clarity Upscaler

エンドポイント： fal-ai/clarity-upscaler 最適な用途： ディテール生成による AI 強化アップスケール

const result = await fal.subscribe("fal-ai/clarity-upscaler", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/image.jpg",
    scale_factor: 2,  // 1-4
    prompt: "high quality, detailed, sharp",
    creativity: 0.3,  // 0-1, how much to add
    resemblance: 0.8  // 0-1, similarity to original
  }
});

パラメーター：

• scale_factor：1-4、アップスケール倍率
• creativity：0-1、AI がディテールを「想像」する度合い
• resemblance：0-1、元の画像にどの程度似せるか
• prompt：ディテール生成のための任意のガイド

Real-ESRGAN

エンドポイント： fal-ai/real-esrgan 最適な用途： 汎用アップスケール

const result = await fal.subscribe("fal-ai/real-esrgan", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/image.jpg",
    scale: 4,
    face_enhance: true  // Enhance faces
  }
});

クリエイティブアップスケーラー

エンドポイント: fal-ai/creative-upscaler 最適な用途: 再生成を伴う芸術的なアップスケーリング

const result = await fal.subscribe("fal-ai/creative-upscaler", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/image.jpg",
    scale: 2,
    prompt: "highly detailed, photorealistic"
  }
});

背景除去

BiRefNet

エンドポイント: fal-ai/birefnet 最適な用途: 高品質な背景除去

const result = await fal.subscribe("fal-ai/birefnet", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/product-photo.jpg"
  }
});

// Returns image with transparent background
console.log(result.image.url);

result = fal_client.subscribe(
    "fal-ai/birefnet",
    arguments={
        "image_url": "https://example.com/photo.jpg"
    }
)
# PNG with transparent background
print(result["image"]["url"])

RemBG

エンドポイント: fal-ai/rembg 最適な用途: 高速な背景除去

const result = await fal.subscribe("fal-ai/rembg", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/image.jpg"
  }
});

背景除去（BRIA）

エンドポイント: fal-ai/bria/background-removal 最適な用途: 商用レベルの背景除去

const result = await fal.subscribe("fal-ai/bria/background-removal", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/image.jpg"
  }
});

顔の補正

GFPGAN

エンドポイント: fal-ai/gfpgan 最適な用途: 顔の復元

const result = await fal.subscribe("fal-ai/gfpgan", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/old-photo.jpg",
    version: "1.4",  // or "1.3"
    scale: 2
  }
});

CodeFormer

エンドポイント: fal-ai/codeformer 最適な用途: 高度な顔の復元

const result = await fal.subscribe("fal-ai/codeformer", {
  input: {
    image_url: "https://example.com/damaged-photo.jpg",
    fidelity: 0.7  // 0-1, balance quality vs fidelity
  }
});

IP-Adapter（スタイル転送）

FLUX IP-Adapter

エンドポイント: fal-ai/flux-ip-adapter 最適な用途: 画像からスタイルを参照

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux-ip-adapter", {
  input: {
    prompt: "A modern living room",
    image_url: "https://example.com/style-reference.jpg",
    ip_adapter_scale: 0.7,  // 0-1, style strength
    num_inference_steps: 28
  }
});

IP-Adapter Face ID

エンドポイント: fal-ai/flux-ip-adapter-face-id 最適な用途: 生成画像間で顔の一貫性を維持

const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux-ip-adapter-face-id", {
  input: {
    prompt: "A portrait in renaissance style",
    face_image_url: "https://example.com/face-reference.jpg",
    ip_adapter_scale: 0.8
  }
});

画像から画像への変換パラメーターリファレンス

共通パラメーター

interface ImageToImageInput {
  prompt: string;
  image_url: string;

  // Transformation strength
  strength?: number;  // 0-1, how much to change

  // Generation parameters
  num_inference_steps?: number;
  guidance_scale?: number;
  seed?: number;

  // Output
  output_format?: "jpeg" | "png";
}

ControlNet パラメーター

interface ControlNetInput {
  prompt: string;
  control_image_url: string;
  control_type?: "canny" | "depth" | "pose" | "tile" | "blur" | "gray";
  controlnet_conditioning_scale?: number;  // 0-1

  num_inference_steps?: number;
  guidance_scale?: number;
  seed?: number;
}

インペインティングパラメーター

interface InpaintingInput {
  prompt: string;
  image_url: string;
  mask_url: string;  // White = edit, Black = preserve

  num_inference_steps?: number;
  guidance_scale?: number;
  seed?: number;
}

アップスケーリングパラメーター

interface UpscalingInput {
  image_url: string;
  scale?: number;  // 2 or 4

  // For AI upscalers
  prompt?: string;
  creativity?: number;
  resemblance?: number;
}

ワークフローの例

商品写真の完全なパイプライン

// 1. Remove background
const bgRemoved = await fal.subscribe("fal-ai/birefnet", {
  input: { image_url: originalProductUrl }
});

// 2. Upscale
const upscaled = await fal.subscribe("fal-ai/clarity-upscaler", {
  input: {
    image_url: bgRemoved.image.url,
    scale_factor: 2,
    prompt: "product photography, studio lighting"
  }
});

// 3. Apply style transformation
const styled = await fal.subscribe("fal-ai/flux/dev/image-to-image", {
  input: {
    prompt: "Professional e-commerce product photo, white background, soft shadows",
    image_url: upscaled.image.url,
    strength: 0.3
  }
});

顔の復元パイプライン

// 1. Upscale
const upscaled = await fal.subscribe("fal-ai/real-esrgan", {
  input: {
    image_url: oldPhotoUrl,
    scale: 4,
    face_enhance: false
  }
});

// 2. Restore faces
const restored = await fal.subscribe("fal-ai/codeformer", {
  input: {
    image_url: upscaled.image.url,
    fidelity: 0.7
  }
});

構造を維持したスタイル転送

// Use ControlNet to maintain structure while changing style
const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux-controlnet-canny", {
  input: {
    prompt: "oil painting style, impressionist, vibrant colors",
    control_image_url: originalPhotoUrl,
    controlnet_conditioning_scale: 0.9
  }
});

ベストプラクティス

強度の目安

タスク	推奨される強度
色補正	0.2-0.3
スタイルのヒント	0.3-0.5
スタイル転送	0.5-0.7
再構想	0.7-0.9
全面再生成	0.9-1.0

ControlNet スケールの目安

用途	推奨されるスケール
厳密な構造	0.9-1.0
バランス型	0.7-0.8
緩やかな誘導	0.4-0.6

マスク作成のヒント

1. 輪郭をきれいにする：滑らかに合成するには、アンチエイリアス処理されたマスクを使用します
2. ぼかし：マスクの輪郭を少しぼかすと、アーティファクトが軽減されます
3. 範囲：必要な範囲より少し広めに含めます
4. 形式：白＝編集、黒＝保持の PNG

大きな画像のファイルアップロード

// Upload file first for large images
const file = await fetch("local-image.jpg").then(r => r.blob());
const uploadedUrl = await fal.storage.upload(
  new File([file], "image.jpg", { type: "image/jpeg" })
);

// Then use in transformation
const result = await fal.subscribe("fal-ai/flux/dev/image-to-image", {
  input: {
    prompt: "...",
    image_url: uploadedUrl,
    strength: 0.5
  }
});