Multibilledreference med Flux.1 Kontext: En trin-for-trin guide

Flux.1 Kontexts "multi-image reference"-funktion repræsenterer et paradigmeskift i, hvordan AI-drevne billedredigerings- og genereringsworkflows håndterer flere visuelle input. Ved at give skabere mulighed for at indlæse flere referencebilleder samtidigt kan Flux.1 Kontext opretholde en sammenhængende stil, pose og belysning på tværs af alle input – hvilket muliggør ensartede batchredigeringer, ensartede stiloverførsler og komplekse scenekompositioner. Nedenfor udforsker vi grundlaget, de seneste gennembrud og bedste praksis for at mestre multi-image referencebehandling med Flux Kontext.

Hvad er Flux.1 Kontext, og hvorfor transformerer det billedredigering?

Flux.1 Kontext repræsenterer den seneste udvikling inden for multimodal billedgenerering og -redigering, bygget på Flux-serien af flowbaserede transformermodeller. Flux-modeller – udviklet af Black Forest Labs – er baseret på ensrettede flowtransformerblokke, der skalerer op til 12 milliarder parametre for at levere tekst-til-billede-syntese og redigeringsfunktioner med høj kvalitet. I modsætning til traditionelle tekst-til-billede-pipelines udvider Flux.1 Kontext disse fundamenter ved at muliggøre i sammenhæng redigering: brugere kan ikke kun levere tekstprompter, men også et eller flere referencebilleder, hvilket giver modellen mulighed for semantisk at forstå visuelle koncepter og anvende dem på nye output.

Betydningen af Flux.1 Kontext ligger i dens samlede arkitektur – døbt generativ flowmatchning– som håndterer begge dele lokale redigeringer (f.eks. ændring af farven på et objekt på et foto) og globale transformationer (f.eks. generering af nye visninger af en scene) inden for en enkelt model. Dette fjerner behovet for separate redigerings- og genereringsmodeller, strømliner arbejdsgange og reducerer kontekstskift for kreative fagfolk.

Hvad er de forskellige Flux.1 Kontext-varianter?

Flux.1 Kontext findes i tre hovedvarianter, der hver især henvender sig til forskellige brugsscenarier og licensmodeller:

Flux.1Kontext-udviklerEn kildekode-tilgængelig model under en ikke-kommerciel licens, primært designet til eksperimentering og integration i lokale GPU-drevne arbejdsgange.
Flux.1 Kontext ProEn proprietær, API-tilgængelig model, der tilbyder ydeevne i brancheklassen, ensartede resultater og kommerciel support.
**Flux.1 Kontekst Maks.**Premium-niveauet med forbedret typografihåndtering, maksimal gennemløbshastighed og forbedret edge-case-fidelity.

Sammen sikrer disse varianter, at både forskere og virksomhedsbrugere kan udnytte multimodal redigering, uanset om de prioriterer tilpasningsmuligheder eller produktionsstabilitet.

Hvad er "multibilledreference" i Flux.1 Kontext?

Multibilledreference refererer til processen med at levere flere eksempelbilleder til en AI-model, så den kan udlede fælles karakteristika – såsom stil, belysning eller motividentitet – og anvende ensartede redigeringer eller generere nyt indhold, der respekterer disse attributter på tværs af alle input. I modsætning til enkeltbilledkonditionering giver denne tilgang skabere mulighed for at håndhæve ensartethed i batchoutput, hvilket reducerer manuelle retuationer og sikrer visuel sammenhæng.

Hvordan implementerer Flux.1Kontext flerbilledreference?

Kernen i Flux.1 Kontexts multibilledfunktion er dens flow matching rammeværk. I stedet for at behandle hvert referencebillede isoleret, sammenkæder Flux.1 Kontext billedindlejringer og teksttokens til en samlet sekvens. En transformerbaseret flowmatcher lærer derefter at justere og flette disse indlejringer i latent rum, hvilket effektivt indfanger både individuel og fælles visuel semantik.

Konventionelle multireferencemetoder bruger ofte gennemsnitlige indlejringer eller er afhængige af kraftig finjustering (f.eks. LoRA). Flux.1 Kontexts flowmatching-tilgang:

Bevarer konsistens på tværs af flere runder, hvor objektidentiteter og -stilarter opretholdes.
Reducerer nedbrydning, hvilket er almindeligt i iterative redigeringspipelines.
Understøtter interaktive satser, hvilket muliggør forhåndsvisninger i næsten realtid i applikationer.

Hvilke arbejdsgange muliggør integration af flere billeder med Flux.1 Kontext?

Flux.1 Kontexts design sikrer problemfri integration i både GUI-baserede og kodedrevne pipelines:

ComfyUI-integration

Ved at udnytte ComfyUIs nodebaserede grænseflade kan brugerne indlæse flere referencebilleder direkte i en dedikeret "Flux.1 Kontext Dev"-node. Denne node accepterer en liste over billeder sammen med en tekstprompt og udsender et samlet diffusionsgrafresultat. Der findes to primære tilstande:

SammenkædningstilstandTilføjer sekventielt indlejringer, ideelt til simple sammensatte opgaver.
Kryds-opmærksomhedstilstand: Fletter opmærksomhedskort sammen for dybere semantisk blanding, hvilket foretrækkes til komplekse stilsammenlægninger.
Prompt tricks – såsom at angive vægte pr. billede og tokens til sømblanding – hjælper med at forhindre farveskift og synlige samlinger ().

API-første tilgang (Repliker, CometAPI)

Udviklere kan interagere med Flux.1 Kontext Max eller Pro via RESTful-slutpunkter. API-skemaet inkluderer typisk:

   {
     "input_images": ,
     "prompt": "Describe the desired transformation",
     "options": { "blend_strength": 0.8, "seed": 42 }
   }

Playground- og SDK-understøttelse i JavaScript, Python og Go gør det nemt at integrere multi-image-konditionering i web- eller mobilapps.

Multibilledreference med CometAPI's Flux.Kontext API

Nedenfor er en trinvis vejledning til at indsende anmodninger om referencer med flere billeder til FLUX 1 Kontext API'en. Den dækker godkendelse, anmodningskonstruktion (med to referencebilleder), resultathåndtering og bedste praksis.

1. Hvordan autentificerer jeg med FLUX.1 Kontext API'en?

Hvis du bruger Replicates hostede FLUX 1 Kontext-apps, skal du logge ind på Replicate → din konto → API-tokens.

Få din API-nøgleRegistrer og log ind CometAPI, hent din bearer-token fra dit dashboard.

Medtag nøglen i din header Authorization: Token YOUR_API_TOKEN eller, for bearer-style API'er: Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

2. Hvilket endepunkt håndterer to-billedfusion?

For modellen "kombiner to billeder" på Replikér (flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro), send dine POSTs til:

https://api.replicate.com/v1/predictions

For CometAPIs administrerede API vil det være:

https://api.cometapi.com/replicate/v1/models/black-forest-labs/flux-kontext-max/predictions

Bemærk: I CometAPI understøtter kun flux-kontext flere billedreferencer. For at kalde følgende forskellige modeller skal du ændre modelnavnet efter modellen i URL'en:
black-forest-labs/flux-kontext-max
black-forest-labs/flux-kontext-pro

Begge slutpunkter forventer en JSON-nyttelast, der indeholder prompt, input_image_1og input_image_2 .

3. Hvordan ser anmodningens nyttelast ud?

Nedenfor er det minimale JSON-skema som dokumenteret for multi-image-kontext-pro:

Felt	Type	Produktbeskrivelse
`prompt`	streng	Tekstbeskrivelse af, hvordan man kombinerer eller transformerer de to inputbilleder
`input_image_1`	streng	URL eller Base64-data-URI for det første billede (JPEG/PNG/WebP/GIF)
`input_image_2`	streng	URL eller Base64-data-URI for det andet billede
`aspect_ratio`	enum	(Valgfrit) `match_input`, `1:1`, `16:9`osv. Standardindstillingen er `match_input`

Tip: Du kan overføre offentligt hostede URL'er eller indlejrede Base64-data-URI'er – Base64 er praktisk til engangsscripts, men kan gøre meget store filer langsommere.

Nu understøtter CometAPI upload af op til 4 referencebilleder (tidligere kun understøttet af enkeltbilleder)

4. Hvordan sender jeg en anmodning om flere billeder med cURL?

curl https://api.replicate.com/v1/predictions \
  -H "Authorization: Token $REPLICATE_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "version": "multi-image-kontext-pro:f3545943bdffdf06420f0d8ececf86a36ce401b9df0ad5ec0124234c0665cfed",
    "input": {
      "prompt": "Blend the lighting from image1 with the background of image2, preserving color harmony",
      "input_image_1": "https://example.com/portrait1.png",
      "input_image_2": "https://example.com/background2.jpg",
      "aspect_ratio": "match_input"
    }
  }'

Udskift version felt med det seneste modelversions-ID fra Replicate.
På CometAPI, byt ind i deres /predict slutpunkt og brug "file": { ... } ifølge deres dokumenter.

5. Hvordan kan jeg gøre det samme i Python?

import requests

API_TOKEN = "YOUR_API_TOKEN"
headers = {
    "Authorization": f"Token {API_TOKEN}",
    "Content-Type": "application/json",
}

payload = {
    "version": "multi-image-kontext-pro:f3545943bdffdf06420f0d8ececf86a36ce401b9df0ad5ec0124234c0665cfed",
    "input": {
        "prompt": "Combine the style of image1 with the content of image2, matching lighting and mood",
        "input_image_1": "https://my-bucket.s3.amazonaws.com/imgA.png",
        "input_image_2": "https://my-bucket.s3.amazonaws.com/imgB.png",
        "aspect_ratio": "match_input"
    },
}

resp = requests.post("https://api.replicate.com/v1/predictions", json=payload, headers=headers)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()
print("🖼️ Output URL:", data)

Check (Skak) data ("starter" → "behandling" → "lykkedes") for at afstemme indtil klar.

6. Hvordan håndterer og viser jeg resultatet?

Når forudsigelsen er færdig, returnerer modellen en URI til det fusionerede billede:

{  
  "id": "...",  
  "status": "succeeded",  
  "output": "https://.../result.png"  
}

Hent den URL (eller integrer den direkte i din applikation/brugergrænseflade).

Hvordan maksimerer man resultaterne: bedste praksis?

Hvilke referencebilleder skal du vælge?

homogenitetVælg billeder med ensartet stil, motivskala og belysning for optimal ensartethed.
Mangfoldighed for stiloverføringNår du anvender en ny stil, skal du inkludere en række eksempler, der viser hele spektret af ønskede effekter.
HøjopløsningsindgangeReferencer af bedre kvalitet giver skarpere generative output, især for fine detaljer som teksturer og ansigtstræk.
Begrænsninger for billedstørrelse: Hold hvert input under 10 MB (replikeringsstandard) for at undgå timeouts.
Formater: JPEG, PNG, GIF og WebP fungerer bedst; undgå eksotiske formater.

Hurtig ingeniørarbejde:

Vær tydelig: "bevar ansigtstræk fra billede 1"
Brug vægtning: "billede1 prioritet høj, billede2 prioritet lav"
Satsgrænser: Tjek din plans QPS-grænser; batch-anmodninger omhyggeligt.

Kom godt i gang

CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.

Udviklere kan få adgang FLUX.1 Kontekst (Model: flux-kontext-pro ; flux-kontext-max) igennem CometAPI, de seneste modelversioner, der er anført, er fra artiklens udgivelsesdato. For at begynde med, skal du udforske modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

Konklusion

Flerbilledreferencering med FLUX 1 Kontext repræsenterer et paradigmeskift inden for generative AI-arbejdsgange. Ved at forene tekst og flere visuelle input i en enkelt flowmatching-arkitektur giver det skabere mulighed for at opnå komplekse, ensartede output i færre trin. Nylige gennembrud – lige fra Image Stitch Node i ComfyUI til lavpræcisions kvantiseringsoptimeringer og CometAPI API – har dramatisk udvidet tilgængeligheden, ydeevnen og det kreative potentiale ved flerbilledbehandling.