Flux.1 Kontext를 사용한 다중 이미지 참조: 단계별 가이드

Flux.1 Kontext의 "다중 이미지 참조" 기능은 AI 기반 이미지 편집 및 생성 워크플로가 여러 시각적 입력을 처리하는 방식에 있어 패러다임의 전환을 의미합니다. 제작자가 여러 참조 이미지를 동시에 입력할 수 있도록 함으로써 Flux.1 Kontext는 모든 입력에서 일관된 스타일, 포즈, 조명을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 통합된 일괄 편집, 일관된 스타일 변환, 복잡한 장면 구성이 가능합니다. 아래에서는 Flux Kontext를 사용하여 다중 이미지 참조 처리를 완벽하게 수행하기 위한 기반, 최신 혁신, 그리고 모범 사례를 살펴보겠습니다.

Flux.1 Kontext란 무엇이고, 어떻게 이미지 편집을 혁신하고 있나요?

Flux.1 Kontext는 Flux 시리즈의 흐름 기반 변환기 모델을 기반으로 구축된 멀티모달 이미지 생성 및 편집 분야의 최신 기술을 보여줍니다. Black Forest Labs에서 개발한 Flux 모델은 정류된 흐름 변환기 블록을 기반으로 최대 12억 개의 매개변수까지 확장하여 고품질 텍스트-이미지 합성 및 편집 기능을 제공합니다. 기존의 텍스트-이미지 파이프라인과 달리, Flux.1 Kontext는 이러한 기반을 확장하여 문맥 편집: 사용자는 텍스트 프롬프트뿐만 아니라 하나 이상의 참조 이미지를 제공할 수 있으며, 이를 통해 모델이 시각적 개념을 의미적으로 이해하고 이를 새로운 출력에 적용할 수 있습니다.

Flux.1 Kontext의 중요성은 통합 아키텍처에 있습니다. 생성 흐름 매칭—두 가지 모두를 처리합니다 로컬 편집 (예: 사진 속 객체의 색상 변경) 및 글로벌 변환 (예: 장면의 새로운 뷰 생성) 단일 모델 내에서 가능합니다. 이를 통해 별도의 편집 및 생성 모델이 필요 없어지고, 워크플로가 간소화되며 크리에이티브 전문가의 컨텍스트 전환이 줄어듭니다.

Flux.1 Kontext의 다양한 변형은 무엇입니까?

Flux.1 Kontext는 세 가지 주요 변형으로 제공되며, 각각은 서로 다른 사용 사례와 라이선스 모델에 맞게 제공됩니다.

Flux.1Kontext 개발: 비상업적 라이선스에 따른 소스 이용 가능 모델로, 주로 로컬 GPU 기반 워크플로에 대한 실험 및 통합을 위해 설계되었습니다.
플럭스.1 콘텍스트 프로: 업계 수준의 성능, 일관된 결과, 상업적 지원을 제공하는 독점적이고 API 접근 가능한 모델입니다.
Flux.1 Kontext Max: 향상된 타이포그래피 처리, 최대 처리량, 향상된 에지 케이스 충실도를 갖춘 프리미엄 티어입니다.

이러한 변형을 함께 적용하면 연구자와 기업 사용자 모두 사용자 정의 가능성과 프로덕션 안정성을 우선시하는지 여부에 관계없이 다중 모드 편집을 활용할 수 있습니다.

Flux.1 Kontext에서 "다중 이미지 참조"란 무엇입니까?

다중 이미지 참조는 AI 모델에 여러 개의 예시 이미지를 제공하여 스타일, 조명, 피사체의 정체성과 같은 공통적인 특징을 추론하고, 모든 입력에 걸쳐 이러한 특징을 반영하는 일관된 편집을 적용하거나 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 프로세스를 의미합니다. 단일 이미지 컨디셔닝과 달리, 이 방식은 제작자가 일괄 출력물의 균일성을 강화하여 수동 수정 작업을 줄이고 시각적 일관성을 유지할 수 있도록 지원합니다.

Flux.1Kontext는 다중 이미지 참조를 어떻게 구현합니까?

Flux.1 Kontext의 다중 이미지 기능의 핵심은 다음과 같습니다. 흐름 매칭 프레임워크. Flux.1 Kontext는 각 참조 이미지를 개별적으로 처리하는 대신, 이미지 임베딩과 텍스트 토큰을 통합된 시퀀스로 연결합니다. 그런 다음 변환기 기반 흐름 매처가 잠재 공간에서 이러한 임베딩을 정렬하고 병합하는 방법을 학습하여 개별 및 공동 시각적 의미를 효과적으로 포착합니다.

기존의 다중 참조 방식은 임베딩을 평균화하거나 과도한 미세 조정(예: LoRA)에 의존하는 경우가 많습니다. Flux.1 Kontext의 흐름 매칭 방식은 다음과 같습니다.

Preserves consistency 여러 차례에 걸쳐 객체의 정체성과 스타일을 유지합니다.
저하를 줄입니다이는 반복적 편집 파이프라인에서 흔히 볼 수 있는 방식입니다.
대화형 요금 지원, 애플리케이션에서 실시간에 가까운 미리보기가 가능합니다.

Flux.1 Kontext를 사용하여 여러 이미지를 통합할 수 있는 워크플로는 무엇입니까?

Flux.1 Kontext의 디자인은 GUI 기반 파이프라인과 코드 기반 파이프라인 모두에 원활하게 통합되도록 보장합니다.

ComfyUI 통합

ComfyUI의 노드 기반 인터페이스를 활용하여 사용자는 여러 참조 이미지를 전용 "Flux.1 Kontext Dev" 노드에 직접 입력할 수 있습니다. 이 노드는 텍스트 프롬프트와 함께 이미지 목록을 입력받아 통합 확산 그래프 결과를 출력합니다. 두 가지 주요 모드가 있습니다.

연결 모드: 순차적으로 임베딩을 추가하므로 간단한 복합 작업에 적합합니다.
크로스 어텐션 모드: 복잡한 스타일 병합에 적합하며, 더 깊은 의미적 혼합을 위해 어텐션 맵을 섞어 넣습니다.
이미지별 가중치 및 솔기 혼합 토큰 지정과 같은 프롬프트 트릭은 색상 변화 및 눈에 띄는 결합을 방지하는 데 도움이 됩니다().

API 우선 접근 방식(복제, CometAPI)

개발자는 RESTful 엔드포인트를 통해 Flux.1 Kontext Max 또는 Pro와 상호작용할 수 있습니다. API 스키마는 일반적으로 다음을 포함합니다.

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

JavaScript, Python, Go에서 Playground와 SDK를 지원하므로 여러 이미지 컨디셔닝을 웹이나 모바일 앱에 손쉽게 통합할 수 있습니다.

CometAPI의 Flux.Kontext API를 사용한 다중 이미지 참조

다음은 FLUX 1 Kontext API에 여러 이미지 참조 요청을 제출하는 단계별 가이드입니다. 인증, 요청 생성(두 개의 참조 이미지 포함), 결과 처리 및 모범 사례를 다룹니다.

1. FLUX.1 Kontext API를 사용하여 인증하려면 어떻게 해야 하나요?

Replicate에서 호스팅하는 FLUX 1 Kontext 앱을 사용하는 경우 Replicate → 계정 → API 토큰에서 로그인하세요.

API 키를 받으세요: 등록 및 로그인 코멧API대시보드에서 베어러 토큰을 검색하세요.

헤더에 키를 포함하세요 Authorization: Token YOUR_API_TOKEN 또는 베어러 스타일 API의 경우: Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

2. 두 이미지 융합을 처리하는 엔드포인트는 무엇입니까?

Replicate의 "두 이미지 결합" 모델의 경우(flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro), POST를 다음 주소로 보내세요:

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

CometAPI의 관리형 API의 경우 다음과 같습니다.

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

참고: CometAPI에서는 flux-kontext만 여러 이미지 참조를 지원합니다. 다음과 같은 다양한 모델을 호출하려면 URL에서 모델 뒤에 모델 이름을 바꿔야 합니다.
black-forest-labs/flux-kontext-max
black-forest-labs/flux-kontext-pro

두 엔드포인트 모두 다음을 포함하는 JSON 페이로드를 예상합니다. prompt, input_image_1및 input_image_2 .

3. 요청 페이로드는 어떻게 생겼나요?

아래는 문서화된 최소 JSON 스키마입니다. multi-image-kontext-pro:

분야	타입	기술설명
`prompt`	현	두 개의 입력 이미지를 결합하거나 변환하는 방법에 대한 텍스트 설명
`input_image_1`	현	첫 번째 이미지의 URL 또는 Base64 데이터 URI(JPEG/PNG/WebP/GIF)
`input_image_2`	현	두 번째 이미지의 URL 또는 Base64 데이터 URI
`aspect_ratio`	열거 형	(선택 사항) `match_input`, `1:1`, `16:9`, 등 기본값으로 설정됨 `match_input`

Tip 공개적으로 호스팅된 URL이나 인라인 Base64 데이터 URI를 전달할 수 있습니다. Base64는 일회성 스크립트에 편리하지만 매우 큰 파일의 경우 속도가 느려질 수 있습니다.

이제 CometAPI는 최대 4개의 참조 이미지 업로드를 지원합니다(이전에는 단일 이미지만 지원됨).

4. cURL을 사용하여 여러 이미지 요청을 보내려면 어떻게 해야 하나요?

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"
    }
  }'

교체 version Replicate의 최신 모델 버전 ID가 있는 필드입니다.
CometAPI에서 다음을 교체하세요. /predict 종료점 및 사용 "file": { ... } 문서에 따르면.

5. 파이썬에서는 어떻게 같은 작업을 할 수 있나요?

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)

체크 data ("시작" → "처리" → "성공") 준비가 될 때까지 폴링합니다.

6. 결과를 어떻게 처리하고 표시하나요?

예측이 완료되면 모델은 융합된 이미지에 대한 URI를 반환합니다.

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

해당 URL을 가져오거나 애플리케이션/UI에 직접 포함합니다.

결과를 극대화하는 방법: 모범 사례?

어떤 참조 이미지를 선택해야 할까요?

동종: 최적의 균일성을 위해 일관된 스타일, 주제 규모, 조명을 갖춘 이미지를 선택하세요.
스타일 전환을 위한 다양성: 새로운 스타일을 적용할 때는 원하는 효과의 전체 범위를 보여주는 다양한 예를 포함하세요.
고해상도 입력: 더 나은 품질의 참조는 특히 텍스처와 얼굴 특징과 같은 세부적인 사항에서 더 선명한 생성 출력을 생성합니다.
이미지 크기 제한: 시간 초과를 방지하려면 각 입력 크기를 10MB 이하로 유지하세요(표준 복제).
형식 : JPEG, PNG, GIF, WebP가 가장 좋습니다. 특이한 포맷은 피하세요.

신속한 엔지니어링:

명확하게 설명하세요: "image1의 얼굴 특징을 보존하세요"
가중치 사용: "image1 우선 순위 높음, image2 우선 순위 낮음"
요금 제한: 귀하의 요금제의 QPS 한도를 확인하고, 요청을 신중하게 일괄 처리하세요.

시작 가이드

CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.

개발자는 액세스할 수 있습니다 FLUX.1 컨텍스트 (모델: flux-kontext-pro ; flux-kontext-max) 을 통해 코멧API, 나열된 최신 모델 버전은 기사 발행일을 기준으로 합니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.

결론

FLUX 1 Kontext를 활용한 다중 이미지 참조는 생성적 AI 워크플로의 패러다임 전환을 의미합니다. 단일 플로우 매칭 아키텍처 내에서 텍스트와 여러 시각적 입력을 통합함으로써, 제작자는 더 적은 단계로 복잡하고 일관된 결과물을 얻을 수 있습니다. ComfyUI의 이미지 스티치 노드부터 저정밀도 양자화 최적화 및 CometAPI API에 이르기까지, 최근의 획기적인 발전은 다중 이미지 처리의 접근성, 성능 및 창의적 잠재력을 획기적으로 확장했습니다.