O recurso de "referência multi-imagem" do Flux.1 Kontext representa uma mudança de paradigma na forma como os fluxos de trabalho de edição e geração de imagens baseados em IA lidam com múltiplas entradas visuais. Ao permitir que os criadores alimentem várias imagens de referência simultaneamente, o Flux.1 Kontext consegue manter estilo, pose e iluminação coerentes em todas as entradas, permitindo edições em lote unificadas, transferências de estilo consistentes e composições de cenas complexas. A seguir, exploramos os fundamentos, os avanços recentes e as melhores práticas para dominar o processamento de referência multi-imagem com o Flux Kontext.
O que é Flux.1 Kontext e por que ele está transformando a edição de imagens?
O Flux.1 Kontext representa o mais recente avanço na geração e edição de imagens multimodais, desenvolvido com base na série Flux de modelos de transformadores baseados em fluxo. Os modelos Flux — desenvolvidos pela Black Forest Labs — são baseados em blocos de transformadores de fluxo retificados, escalando até 12 bilhões de parâmetros para oferecer recursos de síntese e edição de texto para imagem de alta fidelidade. Ao contrário dos pipelines tradicionais de texto para imagem, o Flux.1 Kontext estende essas bases, permitindo no contexto edição: os usuários podem fornecer não apenas prompts de texto, mas também uma ou mais imagens de referência, permitindo que o modelo entenda semanticamente os conceitos visuais e os aplique a novos resultados.
A importância do Flux.1 Kontext reside em sua arquitetura unificada, denominada correspondência de fluxo generativo—que lida com ambos edições locais (por exemplo, alterar a cor de um objeto em uma foto) e transformações globais (por exemplo, gerando novas visualizações de uma cena) dentro de um único modelo. Isso elimina a necessidade de modelos separados de edição e geração, otimizando os fluxos de trabalho e reduzindo a troca de contexto para profissionais criativos.
Quais são as diferentes variantes do Flux.1 Kontext?
O Flux.1 Kontext vem em três variantes principais, cada uma atendendo a diferentes casos de uso e modelos de licenciamento:
- Flux.1Kontext Dev: Um modelo disponível na fonte sob uma licença não comercial, projetado principalmente para experimentação e integração em fluxos de trabalho locais alimentados por GPU.
- Flux.1 Kontext Pro: Um modelo proprietário, acessível por API, que oferece desempenho de nível industrial, resultados consistentes e suporte comercial.
- Flux.1 Kontext Max: O nível premium com tratamento de tipografia aprimorado, rendimento máximo e fidelidade aprimorada em casos extremos.
Juntas, essas variantes garantem que tanto pesquisadores quanto usuários corporativos possam aproveitar a edição multimodal, independentemente de priorizarem a personalização ou a estabilidade da produção.
O que é “referência de múltiplas imagens” no Flux.1 Kontext?
A referência de múltiplas imagens refere-se ao processo de fornecer múltiplas imagens de exemplo a um modelo de IA para que este possa inferir características compartilhadas — como estilo, iluminação ou identidade do sujeito — e aplicar edições consistentes ou gerar conteúdo inovador que respeite esses atributos em todas as entradas. Diferentemente do condicionamento de imagem única, essa abordagem permite que os criadores imponham uniformidade nas saídas em lote, reduzindo retoques manuais e garantindo a coerência visual.
Como o Flux.1Kontext implementa referência de múltiplas imagens?
No centro da capacidade multi-imagem do Flux.1 Kontext está sua correspondência de fluxo Estrutura. Em vez de tratar cada imagem de referência isoladamente, o Flux.1 Kontext concatena embeddings de imagem e tokens de texto em uma sequência unificada. Um correspondente de fluxo baseado em transformador aprende a alinhar e mesclar esses embeddings no espaço latente, capturando efetivamente a semântica visual individual e conjunta.
Abordagens convencionais de multirreferência geralmente fazem a média dos embeddings ou dependem de ajustes finos pesados (por exemplo, LoRA). Abordagem de correspondência de fluxo do Flux.1 Kontext:
- Preserva a consistência em várias voltas, mantendo identidades e estilos de objetos.
- Reduz a degradação, o que é comum em pipelines de edição iterativos.
- Suporta taxas interativas, permitindo visualizações quase em tempo real em aplicativos.
Quais fluxos de trabalho permitem a integração de várias imagens com o Flux.1 Kontext?
O design do Flux.1 Kontext garante integração perfeita em pipelines baseados em GUI e em código:
Integração ComfyUI
Utilizando a interface baseada em nós do ComfyUI, os usuários podem alimentar múltiplas imagens de referência diretamente em um nó dedicado "Flux.1 Kontext Dev". Este nó aceita uma lista de imagens juntamente com um prompt de texto, gerando um resultado unificado de gráfico de difusão. Existem dois modos principais:
- Modo de Concatenação: Acrescenta embeddings sequencialmente, ideal para tarefas compostas simples.
- Modo de atenção cruzada: Intercala mapas de atenção para uma mistura semântica mais profunda, preferível para fusões de estilos complexas.
Truques rápidos — como especificar pesos por imagem e tokens de mesclagem de costuras — ajudam a evitar mudanças de cor e junções visíveis ().
Abordagem API-First (Replicate, CometAPI)
Os desenvolvedores podem interagir com o Flux.1 Kontext Max ou Pro por meio de endpoints RESTful. O esquema da API normalmente inclui:
{
"input_images": ,
"prompt": "Describe the desired transformation",
"options": { "blend_strength": 0.8, "seed": 42 }
}
O suporte ao Playground e ao SDK em JavaScript, Python e Go facilita a incorporação de condicionamento de múltiplas imagens em aplicativos web ou móveis.
Referência de múltiplas imagens com a API Flux.Kontext da CometAPI
Abaixo, um guia passo a passo para enviar solicitações de referência de múltiplas imagens para a API Kontext do FLUX 1. Ele aborda autenticação, construção de solicitações (com duas imagens de referência), tratamento de resultados e práticas recomendadas.
1. Como faço para autenticar com a API FLUX.1 Kontext?
Se você estiver usando os aplicativos FLUX 1 Kontext hospedados pela Replicate, faça login em Replicate → sua conta → Tokens de API.
Obtenha sua chave de API: Registre-se e faça login CometAPI, recupere seu token portador do seu painel.
Inclua a chave no seu cabeçalho Authorization: Token YOUR_API_TOKEN ou, para APIs de estilo portador: Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN
2. Qual ponto final lida com a fusão de duas imagens?
Para o modelo “combinar duas imagens” no Replicate (flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro), envie seus POSTs para:
https://api.replicate.com/v1/predictions
Para a API gerenciada da CometAPI, será:
https://api.cometapi.com/replicate/v1/models/black-forest-labs/flux-kontext-max/predictions
Observação: no CometAPI, somente o flux-kontext oferece suporte a múltiplas referências de imagem. Para chamar os seguintes modelos diferentes, você precisa alternar o nome do modelo após o modelo na URL:
black-forest-labs/flux-kontext-max
black-forest-labs/flux-kontext-pro
Ambos os pontos de extremidade esperam uma carga JSON contendo prompt, input_image_1 e input_image_2 .
3. Como é a carga útil da solicitação?
Abaixo está o esquema JSON mínimo conforme documentado para multi-image-kontext-pro:
| Campo | Formato | Descrição |
|---|---|---|
prompt | corda | Descrição de texto de como combinar ou transformar as duas imagens de entrada |
input_image_1 | corda | URL ou URI de dados Base64 da primeira imagem (JPEG/PNG/WebP/GIF) |
input_image_2 | corda | URL ou URI de dados Base64 da segunda imagem |
aspect_ratio | enumerar | (Opcional) match_input, 1:1, 16:9, etc. O padrão é match_input |
Dica: Você pode passar URLs hospedadas publicamente ou URIs de dados Base64 em linha — Base64 é conveniente para scripts únicos, mas pode tornar arquivos muito grandes mais lentos.
Agora o CometAPI suporta o upload de até 4 imagens de referência (anteriormente, apenas uma única imagem era suportada)
4. Como envio uma solicitação de várias imagens com 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"
}
}'
- Substituir o
versioncampo com o ID da versão mais recente do modelo do Replicate. - No CometAPI, troque em seus
/predictponto final e uso"file": { ... }conforme seus documentos.
5. Como posso fazer o mesmo em 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)
- Verifique
data(“iniciando” → “processando” → “sucesso”) para pesquisar até estar pronto.
6. Como manipulo e exibo o resultado?
Quando a previsão é concluída, o modelo retorna um URI para a imagem fundida:
{
"id": "...",
"status": "succeeded",
"output": "https://.../result.png"
}
Busque essa URL (ou incorpore-a diretamente no seu aplicativo/interface de usuário).
Como maximizar resultados: melhores práticas?
Quais imagens de referência você deve selecionar?
- Homogeneidade: Escolha imagens com estilo, escala de assunto e iluminação consistentes para uniformidade ideal.
- Diversidade para Transferência de Estilo: Ao aplicar um novo estilo, inclua uma variedade de exemplos mostrando toda a gama de efeitos desejados.
- Entradas de alta resolução: Referências de melhor qualidade produzem resultados generativos mais nítidos, especialmente para detalhes finos, como texturas e características faciais.
- Limites de tamanho de imagem: Mantenha cada entrada abaixo de 10 MB (padrão Replicate) para evitar tempos limite.
- Formatos: JPEG, PNG, GIF e WebP funcionam melhor; evite formatos exóticos.
Engenharia de alerta:
- Seja explícito: “preservar características faciais da imagem1”
- Use ponderação: “imagem1 prioridade alta, imagem2 prioridade baixa”
- Limites de taxa: Verifique os limites de QPS do seu plano; faça solicitações em lote com cuidado.
Começando a jornada
A CometAPI é uma plataforma de API unificada que agrega mais de 500 modelos de IA de provedores líderes — como a série GPT da OpenAI, a Gemini do Google, a Claude da Anthropic, a Midjourney e a Suno, entre outros — em uma interface única e amigável ao desenvolvedor. Ao oferecer autenticação, formatação de solicitações e tratamento de respostas consistentes, a CometAPI simplifica drasticamente a integração de recursos de IA em seus aplicativos. Seja para criar chatbots, geradores de imagens, compositores musicais ou pipelines de análise baseados em dados, a CometAPI permite iterar mais rapidamente, controlar custos e permanecer independente de fornecedores — tudo isso enquanto aproveita os avanços mais recentes em todo o ecossistema de IA.
Os desenvolvedores podem acessar FLUX.1 Contexto (Modelo: flux-kontext-pro ; flux-kontext-max) através CometAPI, as versões mais recentes dos modelos listados são as da data de publicação do artigo. Para começar, explore os recursos do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.
Conclusão
O referenciamento de múltiplas imagens com o FLUX 1 Kontext representa uma mudança de paradigma nos fluxos de trabalho de IA generativa. Ao unificar texto e múltiplas entradas visuais em uma única arquitetura de correspondência de fluxo, ele permite que os criadores obtenham resultados complexos e consistentes em menos etapas. Avanços recentes — desde o Image Stitch Node no ComfyUI até otimizações de quantização de baixa precisão e a API CometAPI — expandiram drasticamente a acessibilidade, o desempenho e o potencial criativo do processamento de múltiplas imagens.
