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TacoLab/FLOW2API

sourceHugging Faceupdated 9mo agoView on Hugging Face

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App README

Flow2API

![License](LICENSE) ![Python](https://www.python.org/) ![FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) ![Docker](https://www.docker.com/)

一个功能完整的 OpenAI 兼容 API 服务，为 Flow 提供统一的接口

</div>

✨ 核心特性

—🎨 文生图 / 图生图
—🎬 文生视频 / 图生视频
—🎞️ 首尾帧视频
—🔄 AT自动刷新
—📊 余额显示 - 实时查询和显示 VideoFX Credits
—🚀 负载均衡 - 多 Token 轮询和并发控制
—🌐 代理支持 - 支持 HTTP/SOCKS5 代理
—📱 Web 管理界面 - 直观的 Token 和配置管理
—🎨 图片生成连续对话

🚀 快速开始

前置要求

—Docker 和 Docker Compose（推荐）
—或 Python 3.8+

—由于Flow增加了额外的验证码，你可以自行选择使用浏览器打码或第三发打码：注册YesCaptcha并获取api key，将其填入系统配置页面``YesCaptcha API密钥``区域

—自动更新st浏览器拓展：Flow2API-Token-Updater

方式一：Docker 部署（推荐）

标准模式（不使用代理）

bash

# 克隆项目
git clone https://github.com/TheSmallHanCat/flow2api.git
cd flow2api

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

WARP 模式（使用代理）

bash

# 使用 WARP 代理启动
docker-compose -f docker-compose.warp.yml up -d

# 查看日志
docker-compose -f docker-compose.warp.yml logs -f

方式二：本地部署

bash

# 克隆项目
git clone https://github.com/TheSmallHanCat/flow2api.git
cd flow2api

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python main.py

方式三：Hugging Face 部署

1.准备工作
2.注册并登录 Hugging Face
3.创建一个新的 Space
4.选择 "Docker" 作为 Space 类型

1.配置 Space
2.Repository name: 输入一个名称（例如 flow2api）
3.Visibility: 选择 "Public" 或 "Private"
4.Hardware: 选择适当的硬件配置（最低推荐 2GB RAM）

1.部署步骤
2.在 Space 的 "Files" 标签页中，上传项目的所有文件
3.确保 app.py 文件存在（Hugging Face 的部署入口）
4.确保 requirements.txt 文件包含所有必要的依赖
5.点击 "Build" 按钮开始部署

1.访问服务
2.部署完成后，通过 Space 提供的 URL 访问服务
3.默认登录地址: https://<your-space-name>.hf.space/
4.首次登录用户名: admin，密码: admin

1.注意事项
2.Hugging Face Spaces 使用端口 7860，配置已自动适配
3.由于 Hugging Face 的网络环境，可能需要配置代理
4.建议在管理界面中修改默认的管理员密码
5.对于视频生成等耗时操作，可能会受到 Hugging Face 的资源限制

首次访问

服务启动后,访问管理后台: http://localhost:8000,首次登录后请立即修改密码!

—用户名: admin
—密码: admin

📋 支持的模型

图片生成

模型名称	说明	尺寸
`gemini-2.5-flash-image-landscape`	图/文生图	横屏
`gemini-2.5-flash-image-portrait`	图/文生图	竖屏
`gemini-3.0-pro-image-landscape`	图/文生图	横屏
`gemini-3.0-pro-image-portrait`	图/文生图	竖屏
`imagen-4.0-generate-preview-landscape`	图/文生图	横屏
`imagen-4.0-generate-preview-portrait`	图/文生图	竖屏

视频生成

文生视频 (T2V - Text to Video)

⚠️ 不支持上传图片

模型名称	说明	尺寸
`veo_3_1_t2v_fast_portrait`	文生视频	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_landscape`	文生视频	横屏
`veo_2_1_fast_d_15_t2v_portrait`	文生视频	竖屏
`veo_2_1_fast_d_15_t2v_landscape`	文生视频	横屏
`veo_2_0_t2v_portrait`	文生视频	竖屏
`veo_2_0_t2v_landscape`	文生视频	横屏

首尾帧模型 (I2V - Image to Video)

📸 支持1-2张图片：首尾帧

模型名称	说明	尺寸
`veo_3_1_i2v_s_fast_fl_portrait`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_fl_landscape`	图生视频	横屏
`veo_2_1_fast_d_15_i2v_portrait`	图生视频	竖屏
`veo_2_1_fast_d_15_i2v_landscape`	图生视频	横屏
`veo_2_0_i2v_portrait`	图生视频	竖屏
`veo_2_0_i2v_landscape`	图生视频	横屏

多图生成 (R2V - Reference Images to Video)

🖼️ 支持多张图片

模型名称	说明	尺寸
`veo_3_0_r2v_fast_portrait`	图生视频	竖屏
`veo_3_0_r2v_fast_landscape`	图生视频	横屏

📡 API 使用示例（需要使用流式）

文生图

bash

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash-image-landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "一只可爱的猫咪在花园里玩耍"
      }
    ],
    "stream": true
  }'

图生图

bash

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "imagen-4.0-generate-preview-landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "将这张图片变成水彩画风格"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,<base64_encoded_image>"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true
  }'

文生视频

bash

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo_3_1_t2v_fast_landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "一只小猫在草地上追逐蝴蝶"
      }
    ],
    "stream": true
  }'

首尾帧生成视频

bash

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo_3_1_i2v_s_fast_fl_landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "从第一张图过渡到第二张图"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,<首帧base64>"
            }
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,<尾帧base64>"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true
  }'

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。

🙏 致谢

—PearNoDec 提供的YesCaptcha打码方案
—raomaiping 提供的无头打码方案感谢所有贡献者和使用者的支持！

📞 联系方式

—提交 Issue：GitHub Issues

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![Star History Chart](https://www.star-history.com/#TheSmallHanCat/flow2api&type=date&legend=top-left)