Flux.1 Kontext による複数画像参照：ステップバイステップガイド

Flux.1 Kontext の「マルチイメージ参照」機能は、AI 駆動型画像編集・生成ワークフローにおける複数のビジュアル入力の処理方法にパラダイムシフトをもたらします。クリエイターが複数の参照画像を同時に入力できるようにすることで、Flux.1 Kontext はすべての入力において一貫したスタイル、ポーズ、ライティングを維持できます。これにより、統一されたバッチ編集、一貫したスタイル転送、複雑なシーン構成が可能になります。以下では、Flux Kontext を用いたマルチイメージ参照処理をマスターするための基礎、最新のブレークスルー、そしてベストプラクティスを探ります。

Flux.1 Kontext とは何ですか? なぜ画像編集に変革をもたらすのでしょうか?

Flux.1 Kontextは、フローベースのトランスフォーマーモデルであるFluxシリーズを基盤とする、マルチモーダル画像生成・編集における最新の進歩です。Black Forest Labsによって開発されたFluxモデルは、整流フロートランスフォーマーブロックをベースとしており、最大12億のパラメータまで拡張可能で、高忠実度のテキストから画像への合成および編集機能を提供します。従来のテキストから画像へのパイプラインとは異なり、Flux.1 Kontextはこれらの基盤を拡張し、以下の機能を提供します。 インコンテキスト 編集: ユーザーはテキストプロンプトだけでなく1つ以上の参照画像も提供できるため、モデルは視覚概念を意味的に理解し、新しい出力に適用できます。

Flux.1 Kontextの重要性は、その統一されたアーキテクチャにあります。 生成フローマッチング—両方を扱う ローカル編集 （例：写真内のオブジェクトの色を変更する） 地球規模の変革 （例えば、シーンの新しいビューを生成するなど）複数の処理を単一のモデル内で実行できます。これにより、編集モデルと生成モデルを別々に用意する必要がなくなり、ワークフローが効率化され、クリエイティブプロフェッショナルのコンテキスト切り替えが軽減されます。

Flux.1 Kontext のさまざまなバリエーションは何ですか?

Flux.1 Kontext には XNUMX つの主なバリエーションがあり、それぞれ異なるユースケースとライセンスモデルに対応しています。

Flux.1Kontext 開発: 非商用ライセンスの下でソースが利用可能なモデル。主に実験とローカル GPU を利用したワークフローへの統合を目的として設計されています。
Flux.1 Kontext Pro: 業界レベルのパフォーマンス、一貫した結果、商用サポートを提供する独自の API アクセス可能なモデルです。
Flux.1 コンテキストマックス: 強化されたタイポグラフィ処理、最大のスループット、および改善されたエッジケースの忠実度を備えたプレミアム層。

これらのバリアントを組み合わせることで、カスタマイズ性を優先するか、生産の安定性を優先するかに関係なく、研究者と企業ユーザーの両方がマルチモーダル編集を活用できるようになります。

Flux.1 Kontext の「マルチイメージ参照」とは何ですか?

複数画像参照とは、AIモデルに複数のサンプル画像を提供することで、AIモデルがスタイル、照明、被写体のアイデンティティといった共通の特性を推測し、一貫した編集を適用したり、すべての入力においてそれらの特性を尊重した斬新なコンテンツを生成したりするプロセスを指します。単一画像による調整とは異なり、このアプローチにより、クリエイターはバッチ出力において統一性を保つことができ、手作業による修正を減らし、視覚的な一貫性を確保できます。

Flux.1Kontext はマルチイメージ参照をどのように実装しますか?

Flux.1 Kontextのマルチイメージ機能の核となるのは、 フローマッチング フレームワーク。Flux.1 Kontext は、各参照画像を個別に扱うのではなく、画像の埋め込みとテキストトークンを統合したシーケンスに連結します。その後、トランスフォーマーベースのフローマッチャーが、これらの埋め込みを潜在空間で整列および結合する方法を学習し、個々の視覚的セマンティクスと統合された視覚的セマンティクスの両方を効果的に捉えます。

従来のマルチリファレンスアプローチでは、埋め込みを平均化したり、高度な微調整（例：LoRA）に依存したりすることがよくあります。Flux.1 Kontextのフローマッチングアプローチ：

一貫性を保つ オブジェクトのアイデンティティとスタイルを維持しながら、複数のターンにわたって実行します。
劣化を軽減これは反復編集パイプラインでよく使用されます。
インタラクティブなレートをサポートアプリケーションでほぼリアルタイムのプレビューが可能になります。

Flux.1 Kontext とのマルチイメージ統合を可能にするワークフローは何ですか?

Flux.1 Kontext の設計により、GUI ベースとコード駆動型のパイプラインの両方にシームレスに統合されます。

ComfyUI統合

ComfyUIのノードベースインターフェースを活用することで、ユーザーは複数の参照画像を専用の「Flux.1 Kontext Dev」ノードに直接入力できます。このノードは画像リストとテキストプロンプトを受け取り、統一された拡散グラフの結果を出力します。XNUMXつの主要なモードがあります。

連結モード: 埋め込みを順番に追加します。単純な複合タスクに最適です。
クロスアテンションモード: 複雑なスタイルのマージに適した、より深いセマンティックブレンディングのためにアテンションマップをインターリーブします。
画像ごとの重みやシームブレンディングトークンを指定するなどのプロンプトトリックは、色の変化や目に見える継ぎ目を防ぐのに役立ちます（）。

APIファーストアプローチ（Replicate、CometAPI）

開発者はRESTfulエンドポイントを介してFlux.1 Kontext MaxまたはProとやり取りできます。APIスキーマには通常、以下が含まれます。

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

JavaScript、Python、Go の Playground および SDK サポートにより、Web アプリやモバイルアプリに複数画像の調整を簡単に組み込むことができます。

CometAPI の Flux.Kontext API を使用した複数画像参照

以下は、FLUX 1 Kontext API に複数画像参照リクエストを送信するためのステップバイステップガイドです。認証、リクエストの構築（XNUMX枚の参照画像を使用）、結果の処理、そしてベストプラクティスについて解説しています。

1. FLUX.1 Kontext API で認証するにはどうすればよいですか?

Replicate がホストする FLUX 1 Kontext アプリを使用している場合は、Replicate → アカウント → API トークンでログインします。

APIキーを取得する: 登録とログインコメットAPIダッシュボードからベアラートークンを取得します。

ヘッダーにキーを含める Authorization: Token YOUR_API_TOKEN または、ベアラースタイルの API の場合: Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

2. XNUMX つの画像の融合を処理するエンドポイントはどれですか?

Replicateの「2つの画像を結合する」モデル（flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro)、POST を次の宛先に送信してください:

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

CometAPI のマネージド API の場合、次のようになります。

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

注: CometAPI では、flux-kontext のみが複数の画像参照をサポートしています。次の異なるモデルを呼び出すには、URL 内のモデルの後のモデル名を切り替える必要があります。
black-forest-labs/flux-kontext-max
black-forest-labs/flux-kontext-pro

どちらのエンドポイントも、以下の内容を含むJSONペイロードを期待しています。 prompt, input_image_1, input_image_2 .

3. リクエストペイロードはどのようになりますか?

以下は、文書化された最小限のJSONスキーマです。 multi-image-kontext-pro:

フィールド	タイプ	詳細説明
`prompt`	string	2つの入力画像を結合または変換する方法のテキスト説明
`input_image_1`	string	最初の画像の URL または Base64 データ URI (JPEG/PNG/WebP/GIF)
`input_image_2`	string	64番目の画像のURLまたはBaseXNUMXデータURI
`aspect_ratio`	列挙型	(optional) `match_input`, `1:1`, `16:9`など。デフォルトは `match_input`

ヒント： パブリックにホストされている URL またはインライン Base64 データ URI を渡すことができます。Base64 は XNUMX 回限りのスクリプトには便利ですが、非常に大きなファイルの速度が低下する可能性があります。

CometAPI は最大 4 つの参照画像のアップロードをサポートするようになりました (以前は XNUMX つの画像のみがサポートされていました)

4. cURL を使用して複数画像のリクエストを送信するにはどうすればよいですか?

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"
    }
  }'

置き換える version Replicate からの最新のモデルバージョン ID を持つフィールド。
CometAPIでは、 /predict エンドポイントと使用 "file": { ... } 彼らのドキュメントによると。

5. Python で同じことを行うにはどうすればよいでしょうか?

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)

チェック data （「開始中」→「処理中」→「成功」）準備ができるまでポーリングします。

6. 結果をどのように処理して表示しますか?

予測が完了すると、モデルは融合された画像への URI を返します。

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

その URL を取得します (またはアプリケーション/UI に直接埋め込みます)。

成果を最大化する方法: ベストプラクティスとは?

どの参照画像を選択すればよいですか?

同質性: 最適な均一性を得るために、一貫したスタイル、被写体のスケール、照明の画像を選択します。
スタイル移転の多様性新しいスタイルを適用するときは、必要な効果の全範囲を示すさまざまな例を含めます。
高解像度入力: 参照の品質が向上すると、特にテクスチャや顔の特徴などの細かい部分については、より鮮明な生成出力が得られます。
画像サイズの制限: タイムアウトを回避するには、各入力を 10 MB (レプリケート標準) 未満に保ちます。
フォーマット： JPEG、PNG、GIF、WebP が最適です。特殊な形式は避けてください。

迅速なエンジニアリング:

明確にする：「画像1の顔の特徴を保存する」
重み付けを使用する：「画像1の優先度は高く、画像2の優先度は低く」
レート制限: プランの QPS 制限を確認し、リクエストを慎重にバッチ処理してください。

スタートガイド

CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。

開発者はアクセスできる FLUX.1 コンテキスト（モデル： flux-kontext-pro ; flux-kontext-max）を通してコメットAPI掲載されている最新モデルのバージョンは、記事の公開日時点のものです。まずは、モデルの機能をご確認ください。プレイグラウンドそして相談する APIガイド詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。

結論

FLUX 1 Kontextによるマルチイメージ参照は、生成AIワークフローにおけるパラダイムシフトを体現しています。テキストと複数のビジュアル入力を単一のフローマッチングアーキテクチャに統合することで、クリエイターはより少ないステップで複雑かつ一貫性のある出力を実現できます。ComfyUIのイメージステッチノードから低精度量子化最適化、そしてCometAPI APIに至るまで、近年のブレークスルーにより、マルチイメージ処理のアクセシビリティ、パフォーマンス、そしてクリエイティブな可能性は飛躍的に向上しました。