Справочник по нескольким изображениям с Flux.1 Kontext: пошаговое руководство

Функция «многообразийной референсной обработки» в Flux.1 Kontext представляет собой смену парадигмы в том, как рабочие процессы редактирования и генерации изображений на основе ИИ обрабатывают множество визуальных входных данных. Flux.1 Kontext позволяет одновременно загружать несколько референсных изображений, поддерживая единый стиль, позу и освещение для всех входных данных, что обеспечивает единообразное пакетное редактирование, согласованную передачу стилей и сложные композиции сцен. Ниже мы рассмотрим основы, последние достижения и передовой опыт обработки многообразных референсных изображений с помощью Flux Kontext.

Что такое Flux.1 Kontext и почему он меняет редактирование изображений?

Flux.1 Kontext представляет собой новейшее достижение в области создания и редактирования многомодальных изображений, основанное на серии моделей Flux, основанных на потоковых преобразователях. Модели Flux, разработанные Black Forest Labs, основаны на блоках ректифицированных потоковых преобразователей, масштабируемых до 12 миллиардов параметров для обеспечения высокоточного синтеза и редактирования текста в изображение. В отличие от традиционных конвейеров преобразования текста в изображение, Flux.1 Kontext расширяет эти возможности, позволяя в контексте редактирование: пользователи могут предоставлять не только текстовые подсказки, но и одно или несколько контрольных изображений, что позволяет модели семантически понимать визуальные концепции и применять их к новым результатам.

Значимость Flux.1 Kontext заключается в его унифицированной архитектуре, получившей название сопоставление генеративного потока— который обрабатывает оба локальные правки (например, изменение цвета объекта на фотографии) и глобальные трансформации (например, создание новых видов сцены) в рамках одной модели. Это устраняет необходимость в раздельном редактировании и создании моделей, оптимизируя рабочие процессы и сокращая количество переключений контекста для творческих специалистов.

Каковы различные варианты Flux.1 Kontext?

Flux.1 Kontext доступен в трех основных вариантах, каждый из которых ориентирован на различные варианты использования и модели лицензирования:

Flux.1Kontext Dev: исходный код модели доступен по некоммерческой лицензии, в первую очередь предназначен для экспериментов и интеграции в локальные рабочие процессы на базе графических процессоров.
Flux.1 Kontext Pro: собственная модель с доступом через API, обеспечивающая производительность отраслевого уровня, стабильные результаты и коммерческую поддержку.
Flux.1 Kontext Max: Премиум-уровень с улучшенной обработкой типографики, максимальной пропускной способностью и улучшенной точностью отображения граничных регистров.

В совокупности эти варианты гарантируют, что как исследователи, так и корпоративные пользователи смогут использовать возможности мультимодального редактирования, независимо от того, отдают ли они предпочтение настраиваемости или стабильности производства.

Что такое «многоизображенная ссылка» в Flux.1 Kontext?

Референс по нескольким изображениям — это процесс предоставления нескольких примеров изображений модели искусственного интеллекта, чтобы она могла определить общие характеристики, такие как стиль, освещение или идентичность объекта, и применять согласованные правки или генерировать новый контент, учитывающий эти характеристики для всех входных данных. В отличие от обработки по одному изображению, этот подход позволяет авторам обеспечивать единообразие в пакетном выводе, сокращая необходимость ручной правки и обеспечивая визуальную согласованность.

Как Flux.1Kontext реализует ссылку на несколько изображений?

В основе многообразных возможностей Flux.1 Kontext лежит его соответствие потока Фреймворк. Вместо того, чтобы обрабатывать каждое эталонное изображение изолированно, Flux.1 Kontext объединяет вложения изображений и текстовые токены в единую последовательность. Затем преобразователь потока обучается выравнивать и объединять эти вложения в скрытом пространстве, эффективно фиксируя как индивидуальную, так и совместную визуальную семантику.

Традиционные многореферентные подходы часто усредняют вложения или требуют сложной тонкой настройки (например, LoRA). Подход Flux.1 Kontext к сопоставлению потоков:

Сохраняет последовательность на протяжении нескольких ходов, сохраняя идентичность и стили объектов.
Уменьшает деградацию, что часто встречается в конвейерах итеративного редактирования.
Поддерживает интерактивные ставки, что позволяет осуществлять предварительный просмотр в приложениях практически в реальном времени.

Какие рабочие процессы обеспечивают интеграцию нескольких изображений с Flux.1 Kontext?

Дизайн Flux.1 Kontext обеспечивает бесшовную интеграцию как в конвейеры на основе графического интерфейса, так и в конвейеры, управляемые кодом:

Интеграция ComfyUI

Используя интерфейс ComfyUI, основанный на узлах, пользователи могут загружать несколько референсных изображений непосредственно в выделенный узел «Flux.1 Kontext Dev». Этот узел принимает список изображений вместе с текстовым запросом и выводит унифицированный результат в виде графика диффузии. Существует два основных режима:

Режим конкатенации: Последовательно добавляет вложения, идеально подходит для простых составных задач.
Режим перекрестного внимания: Чередует карты внимания для более глубокого семантического смешивания, предпочтительно для сложных слияний стилей.
Простые приемы, такие как указание весов для каждого изображения и маркеров смешивания швов, помогают предотвратить сдвиги цветов и видимые стыки ().

Подход API-First (Replicate, CometAPI)

Разработчики могут взаимодействовать с Flux.1 Kontext Max или Pro через конечные точки RESTful. Схема API обычно включает:

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

Поддержка Playground и SDK в JavaScript, Python и Go упрощает интеграцию обработки нескольких изображений в веб- или мобильные приложения.

Справочник по нескольким изображениям с помощью API Flux.Kontext от CometAPI

Ниже представлено пошаговое руководство по отправке запросов на несколько изображений в API FLUX 1 Kontext. Оно охватывает аутентификацию, создание запроса (с двумя изображениями), обработку результатов и рекомендации.

1. Как выполнить аутентификацию с помощью API FLUX.1 Kontext?

Если вы используете размещенные Replicate приложения FLUX 1 Kontext, войдите в Replicate → ваша учетная запись → API Tokens.

Получите свой ключ API: Зарегистрируйтесь и войдите в систему CometAPI, извлеките свой токен на предъявителя из панели управления.

Включите ключ в заголовок Authorization: Token YOUR_API_TOKEN или, для API в стиле Bearer: Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

2. Какая конечная точка обрабатывает слияние двух изображений?

Для модели «объединить два изображения» в Replicate (flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro), отправляйте свои POST-сообщения по адресу:

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

Для управляемого API CometAPI это будет:

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

Примечание: в CometAPI только flux-kontext поддерживает множественные ссылки на изображения. Чтобы вызвать следующие различные модели, необходимо переключить имя модели после модели в URL-адресе:
black-forest-labs/flux-kontext-max
black-forest-labs/flux-kontext-pro

Обе конечные точки ожидают полезную нагрузку JSON, содержащую prompt, input_image_1 и input_image_2 .

3. Как выглядит полезная нагрузка запроса?

Ниже приведена минимальная схема JSON, документированная для multi-image-kontext-pro:

Поиск	Тип	Описание
`prompt`	string	Текстовое описание того, как объединить или преобразовать два входных изображения.
`input_image_1`	string	URL или URI данных Base64 первого изображения (JPEG/PNG/WebP/GIF)
`input_image_2`	string	URL или URI данных Base64 второго изображения
`aspect_ratio`	перечисление	(опционально) `match_input`, `1:1`, `16:9`и т.д. По умолчанию `match_input`

Наконечник: Вы можете передавать публично размещенные URL-адреса или встроенные URI данных Base64. Base64 удобен для одноразовых скриптов, но может замедлить работу очень больших файлов.

Теперь CometAPI поддерживает загрузку до 4 эталонных изображений (ранее поддерживалось только одно изображение)

4. Как отправить запрос на несколько изображений с помощью 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"
    }
  }'

Заменить version поле с идентификатором последней версии модели из Replicate.
На CometAPI замените их /predict конечная точка и использование "file": { ... } согласно их документам.

5. Как сделать то же самое на 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)

Проверка data («запуск» → «обработка» → «успешно») для опроса до готовности.

6. Как обрабатывать и отображать результат?

После завершения прогнозирования модель возвращает URI объединенного изображения:

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

Получите этот URL-адрес (или встройте его непосредственно в свое приложение/пользовательский интерфейс).

Как максимизировать результаты: лучшие практики?

Какие референсные изображения следует выбрать?

гомогенность: Выбирайте изображения с одинаковым стилем, масштабом объекта и освещением для достижения оптимального единообразия.
Разнообразие для переноса стиля: Применяя новый стиль, включите ряд примеров, демонстрирующих весь спектр желаемых эффектов.
Входы высокого разрешения: Более качественные референсы позволяют получать более четкие генеративные результаты, особенно для мелких деталей, таких как текстуры и черты лица.
Ограничения по размеру изображения: Во избежание тайм-аутов размер каждого входного файла должен быть менее 10 МБ (стандарт репликации).
Форматы: Лучше всего подходят форматы JPEG, PNG, GIF и WebP; избегайте экзотических форматов.

Оперативная инженерия:

Будьте точны: «сохраните черты лица с изображения 1»
Используйте весовые коэффициенты: «приоритет изображения 1 высокий, приоритет изображения 2 низкий».
Ограничения по ставкам: Проверьте лимиты QPS вашего плана; внимательно выполняйте пакетные запросы.

Первые шаги

CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.

Разработчики могут получить доступ FLUX.1 Контекст (Модель: flux-kontext-pro ; flux-kontext-max) через CometAPIПоследние версии моделей указаны на дату публикации статьи. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Заключение

Совмещение нескольких изображений с помощью FLUX 1 Kontext представляет собой смену парадигмы в рабочих процессах генеративного ИИ. Объединяя текст и множество визуальных входных данных в рамках единой архитектуры сопоставления потоков, он позволяет разработчикам получать сложные и согласованные результаты за меньшее количество шагов. Недавние достижения — от узла сшивания изображений в ComfyUI до оптимизации квантования с низкой точностью и API CometAPI — значительно расширили доступность, производительность и творческий потенциал обработки нескольких изображений.