Referencia de múltiples imágenes con Flux.1 Kontext: una guía paso a paso

La capacidad de "referencia multiimagen" de Flux.1 Kontext representa un cambio de paradigma en la gestión de múltiples entradas visuales en los flujos de trabajo de edición y generación de imágenes basados en IA. Al permitir a los creadores alimentar varias imágenes de referencia simultáneamente, Flux.1 Kontext mantiene un estilo, una pose y una iluminación coherentes en todas las entradas, lo que permite ediciones por lotes unificadas, transferencias de estilo consistentes y composiciones de escenas complejas. A continuación, exploramos los fundamentos, los avances recientes y las mejores prácticas para dominar el procesamiento de referencia multiimagen con Flux Kontext.

¿Qué es Flux.1 Kontext y por qué está transformando la edición de imágenes?

Flux.1 Kontext representa el último avance en generación y edición de imágenes multimodales, basado en la serie Flux de modelos de transformadores basados en flujo. Los modelos Flux, desarrollados por Black Forest Labs, se basan en bloques de transformadores de flujo rectificados, con capacidad de escalar hasta 12 mil millones de parámetros para ofrecer capacidades de síntesis y edición de texto a imagen de alta fidelidad. A diferencia de las canalizaciones tradicionales de texto a imagen, Flux.1 Kontext amplía estas bases al permitir... en contexto Edición: los usuarios pueden proporcionar no solo indicaciones de texto sino también una o más imágenes de referencia, lo que permite que el modelo comprenda semánticamente los conceptos visuales y los aplique a resultados novedosos.

La importancia de Flux.1 Kontext reside en su arquitectura unificada, denominada coincidencia de flujo generativo—que maneja ambos ediciones locales (por ejemplo, cambiar el color de un objeto en una foto) y transformaciones globales (p. ej., generar nuevas vistas de una escena) dentro de un único modelo. Esto elimina la necesidad de modelos de edición y generación independientes, lo que optimiza los flujos de trabajo y reduce la necesidad de cambiar de contexto para los profesionales creativos.

¿Cuáles son las diferentes variantes de Flux.1 Kontext?

Flux.1 Kontext viene en tres variantes principales, cada una de las cuales se adapta a distintos casos de uso y modelos de licencia:

Flux.1Kontext Dev:Un modelo disponible en código fuente bajo una licencia no comercial, diseñado principalmente para experimentación e integración en flujos de trabajo locales impulsados por GPU.
Flux.1 Kontext Pro:Un modelo propietario, accesible mediante API, que ofrece rendimiento de nivel industrial, resultados consistentes y soporte comercial.
Flux.1 Kontext Max:El nivel premium con manejo mejorado de tipografía, máximo rendimiento y fidelidad mejorada en casos extremos.

En conjunto, estas variantes garantizan que tanto los investigadores como los usuarios empresariales puedan aprovechar la edición multimodal, ya sea que prioricen la personalización o la estabilidad de la producción.

¿Qué es la “referencia multiimagen” en Flux.1 Kontext?

La referencia multiimagen se refiere al proceso de proporcionar múltiples imágenes de ejemplo a un modelo de IA para que pueda inferir características compartidas, como estilo, iluminación o identidad del sujeto, y aplicar ediciones consistentes o generar contenido novedoso que respete dichos atributos en todas las entradas. A diferencia del condicionamiento de una sola imagen, este enfoque permite a los creadores garantizar la uniformidad en los resultados por lotes, reduciendo los retoques manuales y garantizando la coherencia visual.

¿Cómo implementa Flux.1Kontext la referencia de múltiples imágenes?

En el centro de la capacidad multiimagen de Flux.1 Kontext se encuentra su coincidencia de flujo En lugar de tratar cada imagen de referencia de forma aislada, Flux.1 Kontext concatena las incrustaciones de imágenes y los tokens de texto en una secuencia unificada. Un comparador de flujo basado en transformadores aprende entonces a alinear y fusionar estas incrustaciones en el espacio latente, capturando eficazmente la semántica visual individual y conjunta.

Los enfoques multirreferenciales convencionales suelen promediar las incrustaciones o recurrir a un ajuste fino exhaustivo (p. ej., LoRA). El enfoque de coincidencia de flujo de Flux.1 Kontext:

Conserva la consistencia a lo largo de múltiples turnos, manteniendo las identidades y estilos de los objetos.
Reduce la degradación, lo cual es común en los procesos de edición iterativa.
Admite tarifas interactivas, lo que permite obtener vistas previas en tiempo casi real en las aplicaciones.

¿Qué flujos de trabajo permiten la integración de múltiples imágenes con Flux.1 Kontext?

El diseño de Flux.1 Kontext garantiza una integración perfecta tanto en canales basados en GUI como en canales controlados por código:

Integración con ComfyUI

Al aprovechar la interfaz basada en nodos de ComfyUI, los usuarios pueden introducir múltiples imágenes de referencia directamente en un nodo dedicado "Flux.1 Kontext Dev". Este nodo acepta una lista de imágenes junto con un mensaje de texto, generando un resultado unificado de gráfico de difusión. Existen dos modos principales:

Modo de concatenación:Agrega incrustaciones secuencialmente, ideal para tareas compuestas simples.
Modo de atención cruzada:Intercala mapas de atención para una combinación semántica más profunda, preferible para fusiones de estilos complejas.
Los trucos de aviso (como especificar pesos por imagen y tokens de combinación de costuras) ayudan a evitar cambios de color y uniones visibles ().

Enfoque API-First (Replicate, CometAPI)

Los desarrolladores pueden interactuar con Flux.1 Kontext Max o Pro mediante endpoints RESTful. El esquema de la API suele incluir:

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

La compatibilidad de Playground y SDK con JavaScript, Python y Go facilita la incorporación del condicionamiento de múltiples imágenes en aplicaciones web o móviles.

Referencia de múltiples imágenes con la API Flux.Kontext de CometAPI

A continuación, se presenta una guía paso a paso para enviar solicitudes de referencia de múltiples imágenes a la API Kontext de FLUX 1. Esta guía abarca la autenticación, la construcción de solicitudes (con dos imágenes de referencia), la gestión de resultados y las mejores prácticas.

1. ¿Cómo me autentico con la API Kontext de FLUX.1?

Si está utilizando las aplicaciones FLUX 1 Kontext alojadas de Replicate, inicie sesión en Replicate → su cuenta → Tokens API.

Obtenga su clave API:Registrarse e iniciar sesión CometAPI, recupera tu token portador desde tu panel de control.

Incluya la clave en su encabezado Authorization: Token YOUR_API_TOKEN o, para API de estilo portador: Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

2. ¿Qué punto final maneja la fusión de dos imágenes?

Para el modelo “combinar dos imágenes” en Replicate (flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro), envía tus POST a:

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

Para la API administrada de CometAPI, será:

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

Nota: En CometAPI, solo flux-kontext admite múltiples referencias de imágenes. Para llamar a los siguientes modelos diferentes, debe cambiar el nombre del modelo después del modelo en la URL:
black-forest-labs/flux-kontext-max
black-forest-labs/flux-kontext-pro

Ambos puntos finales esperan una carga útil JSON que contenga prompt, input_image_1 e input_image_2 .

3. ¿Cómo se ve la carga útil de la solicitud?

A continuación se muestra el esquema JSON mínimo tal como está documentado para multi-image-kontext-pro:

Campo	Tipo	Descripción
`prompt`	cadena	Descripción de texto de cómo combinar o transformar las dos imágenes de entrada
`input_image_1`	cadena	URL o URI de datos Base64 de la primera imagen (JPEG/PNG/WebP/GIF)
`input_image_2`	cadena	URL o URI de datos Base64 de la segunda imagen
`aspect_ratio`	enumerar	(opcional) `match_input`, `1:1`, `16:9`, etc. El valor predeterminado es `match_input`

Consejo: Puede pasar URL alojadas públicamente o URI de datos Base64 en línea: Base64 es conveniente para scripts únicos, pero puede ralentizar archivos muy grandes.

Ahora CometAPI admite la carga de hasta 4 imágenes de referencia (anteriormente solo se admitía una sola imagen)

4. ¿Cómo envío una solicitud de múltiples imágenes con 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"
    }
  }'

Vuelva a colocar la version campo con el ID de la última versión del modelo de Replicate.
En CometAPI, intercambie sus /predict punto final y uso "file": { ... } según sus documentos.

5. ¿Cómo puedo hacer lo mismo en 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)

Consulte esta data (“iniciando” → “procesando” → “exitoso”) para sondear hasta que esté listo.

6. ¿Cómo manejo y muestro el resultado?

Cuando se completa la predicción, el modelo devuelve una URI a la imagen fusionada:

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

Obtén esa URL (o incrústala directamente en tu aplicación/IU).

¿Cómo maximizar resultados: mejores prácticas?

¿Qué imágenes de referencia deberías seleccionar?

Homogeneidad:Elija imágenes con un estilo, una escala de sujeto y una iluminación consistentes para lograr una uniformidad óptima.
Diversidad para la transferencia de estilo:Al aplicar un nuevo estilo, incluya una variedad de ejemplos que muestren la gama completa de efectos deseados.
Entradas de alta resoluciónLas referencias de mejor calidad producen resultados generativos más nítidos, especialmente para detalles finos como texturas y rasgos faciales.
Límites de tamaño de imagen: Mantenga cada entrada por debajo de los 10 MB (estándar de replicación) para evitar tiempos de espera.
Formatos: JPEG, PNG, GIF y WebP funcionan mejor; evite los formatos exóticos.

Ingeniería rápida:

Sea explícito: “preservar los rasgos faciales de la imagen 1”
Utilice la ponderación: “imagen1 prioridad alta, imagen2 prioridad baja”
Límites de velocidad: Verifique los límites de QPS de su plan; realice las solicitudes por lotes con cuidado.

Primeros Pasos

CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.

Los desarrolladores pueden acceder FLUX.1 Contexto (Modelo: flux-kontext-pro ; flux-kontext-max) a través de CometAPILas últimas versiones de los modelos mencionados corresponden a la fecha de publicación del artículo. Para comenzar, explore las capacidades del modelo en... Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.

Conclusión

La referenciación multiimagen con FLUX 1 Kontext representa un cambio de paradigma en los flujos de trabajo de IA generativa. Al unificar texto y múltiples entradas visuales en una única arquitectura de correspondencia de flujos, permite a los creadores lograr resultados complejos y consistentes en menos pasos. Avances recientes, desde el nodo de unión de imágenes en ComfyUI hasta optimizaciones de cuantificación de baja precisión y la API CometAPI, han ampliado drásticamente la accesibilidad, el rendimiento y el potencial creativo del procesamiento multiimagen.