Flerbildereferanse med Flux.1 Kontext: En trinnvis veiledning

Flux.1 Kontexts «flerbildereferanse»-funksjon representerer et paradigmeskifte i hvordan AI-drevet bilderedigering og genereringsarbeidsflyter håndterer flere visuelle inndata. Ved å la skapere mate flere referansebilder samtidig, kan Flux.1 Kontext opprettholde sammenhengende stil, positur og belysning på tvers av alle inndata – noe som muliggjør enhetlige batchredigeringer, konsistente stiloverføringer og komplekse scenekomposisjoner. Nedenfor utforsker vi grunnlaget, nylige gjennombrudd og beste praksis for å mestre flerbildereferansebehandling med Flux Kontext.

Hva er Flux.1 Kontext, og hvorfor forvandler det bilderedigering?

Flux.1 Kontext representerer det nyeste fremskrittet innen multimodal bildegenerering og -redigering, bygget på Flux-serien av flytbaserte transformatormodeller. Flux-modeller – utviklet av Black Forest Labs – er basert på rektifiserte flyttransformatorblokker, som skalerer opptil 12 milliarder parametere for å levere tekst-til-bilde-syntese og redigeringsmuligheter med høy kvalitet. I motsetning til tradisjonelle tekst-til-bilde-pipelines utvider Flux.1 Kontext disse fundamentene ved å muliggjøre i kontekst redigering: brukere kan ikke bare legge til tekstmeldinger, men også ett eller flere referansebilder, slik at modellen semantisk kan forstå visuelle konsepter og anvende dem på nye resultater.

Betydningen av Flux.1 Kontext ligger i dens enhetlige arkitektur – kalt generativ flytmatching– som håndterer begge deler lokale redigeringer (f.eks. å endre fargen på et objekt i et bilde) og globale transformasjoner (f.eks. generere nye visninger av en scene) innenfor én enkelt modell. Dette fjerner behovet for separate redigerings- og genereringsmodeller, effektiviserer arbeidsflyter og reduserer kontekstbytte for kreative fagfolk.

Hva er de forskjellige Flux.1 Kontext-variantene?

Flux.1 Kontext finnes i tre hovedvarianter, som hver passer til forskjellige brukstilfeller og lisensmodeller:

Flux.1KontekstutviklerEn kildekode-tilgjengelig modell under en ikke-kommersiell lisens, primært designet for eksperimentering og integrering i lokale GPU-drevne arbeidsflyter.
Flux.1 Kontext ProEn proprietær, API-tilgjengelig modell som tilbyr ytelse i bransjeklasse, konsistente resultater og kommersiell støtte.
Flux.1 Kontekst MaksPremiumnivået med forbedret typografihåndtering, maksimal gjennomstrømning og forbedret gjengivelse av kanttilfeller.

Sammen sikrer disse variantene at både forskere og bedriftsbrukere kan utnytte multimodal redigering, enten de prioriterer tilpassbarhet eller produksjonsstabilitet.

Hva er «flerbildereferanse» i Flux.1 Kontext?

Flerbildereferanse refererer til prosessen med å levere flere eksempelbilder til en AI-modell slik at den kan utlede delte egenskaper – som stil, belysning eller motividentitet – og bruke konsistente redigeringer eller generere nytt innhold som respekterer disse attributtene på tvers av alle inndata. I motsetning til enkeltbildekondisjonering gir denne tilnærmingen skapere muligheten til å håndheve ensartethet i batch-utdata, redusere manuelle retusjeringer og sikre visuell sammenheng.

Hvordan implementerer Flux.1Kontext flerbildereferanse?

Kjernen i Flux.1 Kontexts flerbildefunksjonalitet er dens flyt matching rammeverk. I stedet for å behandle hvert referansebilde isolert, sammenkobler Flux.1 Kontext bildeinnlegg og teksttokener til en enhetlig sekvens. En transformerbasert flytmatcher lærer deretter å justere og slå sammen disse innleggene i latent rom, og fanger effektivt opp både individuell og felles visuell semantikk.

Konvensjonelle flerreferansetilnærminger bruker ofte gjennomsnittlige innebygginger eller er avhengige av kraftig finjustering (f.eks. LoRA). Flux.1 Kontexts flytmatchingstilnærming:

Bevarer konsistens på tvers av flere runder, og opprettholder objektidentiteter og stiler.
Reduserer nedbrytning, som er vanlig i iterative redigeringsrørledninger.
Støtter interaktive priser, noe som muliggjør forhåndsvisninger i nesten sanntid i applikasjoner.

Hvilke arbeidsflyter muliggjør integrering av flere bilder med Flux.1 Kontext?

Flux.1 Kontexts design sikrer sømløs integrering i både GUI-baserte og kodedrevne pipelines:

ComfyUI-integrasjon

Ved å utnytte ComfyUIs nodebaserte grensesnitt kan brukere mate flere referansebilder direkte inn i en dedikert «Flux.1 Kontext Dev»-node. Denne noden godtar en liste over bilder sammen med en tekstmelding, og sender ut et enhetlig diffusjonsgrafresultat. Det finnes to primære moduser:

SammenkoblingsmodusLegger til innebygginger sekvensielt, ideelt for enkle sammensatte oppgaver.
KryssoppmerksomhetsmodusFletter sammen oppmerksomhetskart for dypere semantisk blanding, å foretrekke for komplekse stilsammenslåinger.
Raske triks – som å spesifisere vekter per bilde og tokens for sømblanding – bidrar til å forhindre fargeskift og synlige sammenføyninger ().

API-første tilnærming (Repliser, CometAPI)

Utviklere kan samhandle med Flux.1 Kontext Max eller Pro via RESTful-endepunkter. API-skjemaet inkluderer vanligvis:

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

Støtte for Playground og SDK i JavaScript, Python og Go gjør det enkelt å integrere flerbildekondisjonering i nett- eller mobilapper.

Flerbildereferanse med CometAPIs Flux.Kontext API

Nedenfor finner du en trinnvis veiledning for å sende inn forespørsler om flerbildereferanse til FLUX 1 Kontext API. Den dekker autentisering, forespørselskonstruksjon (med to referansebilder), resultathåndtering og beste praksis.

1. Hvordan autentiserer jeg meg med FLUX.1 Kontext API?

Hvis du bruker Replicates hostede FLUX 1 Kontext-apper, logger du inn på Replicate → kontoen din → API-tokens.

Skaff deg API-nøkkelen dinRegistrer deg og logg inn CometAPI, hent bærertokenet ditt fra dashbordet ditt.

Inkluder nøkkelen i overskriften din Authorization: Token YOUR_API_TOKEN eller, for API-er i bærerstil: Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

2. Hvilket endepunkt håndterer tobildefusjon?

For modellen «kombiner to bilder» på Repliker (flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro), send POST-ene dine til:

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

For CometAPIs administrerte API vil det være:

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

Merk: I CometAPI støtter kun flux-kontext flere bildereferanser. For å kalle følgende forskjellige modeller må du bytte modellnavn etter modellen i URL-en:
black-forest-labs/flux-kontext-max
black-forest-labs/flux-kontext-pro

Begge endepunktene forventer en JSON-nyttelast som inneholder prompt, input_image_1og input_image_2 .

3. Hvordan ser forespørselsnyttelasten ut?

Nedenfor er det minimale JSON-skjemaet som dokumentert for multi-image-kontext-pro:

Felt	typen	Tekniske beskrivelser
`prompt`	string	Tekstbeskrivelse av hvordan man kombinerer eller transformerer de to inndatabildene
`input_image_1`	string	URL eller Base64-data-URI for første bilde (JPEG/PNG/WebP/GIF)
`input_image_2`	string	URL- eller Base64-data-URI-en til det andre bildet
`aspect_ratio`	enum	(om du har) `match_input`, `1:1`, `16:9`osv. Standardinnstillingen er `match_input`

Tips: Du kan sende offentlig hostede URL-er eller innebygde Base64-data-URI-er – Base64 er praktisk for engangsskript, men kan gjøre svært store filer tregere.

Nå støtter CometAPI opplasting av opptil fire referansebilder (tidligere støttet bare ett enkelt bilde)

4. Hvordan sender jeg en forespørsel om flere bilder 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"
    }
  }'

Bytt ut version feltet med den nyeste modellversjons-ID-en fra Repliker.
På CometAPI, bytt inn deres /predict endepunkt og bruk "file": { ... } i henhold til dokumentene deres.

5. Hvordan kan jeg gjøre 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)

Trykk her data («starter» → «behandling» → «vellykket») for å avspørre til den er klar.

6. Hvordan håndterer og viser jeg resultatet?

Når prediksjonen er fullført, returnerer modellen en URI til det sammenslåtte bildet:

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

Hent den URL-en (eller legg den inn direkte i applikasjonen/grensesnittet ditt).

Hvordan maksimere resultatene: beste praksis?

Hvilke referansebilder bør du velge?

homogenitetVelg bilder med konsistent stil, motivskala og belysning for optimal ensartethet.
Mangfold for stiloverføringNår du bruker en ny stil, inkluder en rekke eksempler som viser frem hele spekteret av ønskede effekter.
Høyoppløselige inngangerReferanser av bedre kvalitet gir skarpere generative resultater, spesielt for fine detaljer som teksturer og ansiktstrekk.
Grenser for bildestørrelse: Hold hver inndata under 10 MB (Repliser standard) for å unngå tidsavbrudd.
Formater: JPEG, PNG, GIF og WebP fungerer best; unngå eksotiske formater.

Rask prosjektering:

Vær tydelig: «bevar ansiktstrekkene fra bilde 1»
Bruk vekting: «bilde1 prioritet høy, bilde2 prioritet lav»
Satsgrenser: Sjekk QPS-grensene for planen din; send batchforespørsler nøye.

Komme i gang

CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.

Utviklere har tilgang FLUX.1 Kontekst (Modell: flux-kontext-pro ; flux-kontext-max) gjennom CometAPI, de nyeste modellversjonene som er oppført er per artikkelens publiseringsdato. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.

Konklusjon

Flerbildereferanser med FLUX 1 Kontext representerer et paradigmeskifte i generative AI-arbeidsflyter. Ved å forene tekst og flere visuelle input i én enkelt flytmatchingsarkitektur, gir det skapere muligheten til å oppnå komplekse, konsistente resultater i færre trinn. Nylige gjennombrudd – alt fra Image Stitch Node i ComfyUI til lavpresisjonskvantiseringsoptimaliseringer og CometAPI API – har dramatisk utvidet tilgjengeligheten, ytelsen og det kreative potensialet til flerbildebehandling.