使用 Flux.1 Kontext 進行多影像參考：逐步指南

Flux.1 Kontext 的「多影像參考」功能代表了 AI 驅動的影像編輯和生成工作流程處理多種視覺輸入的範式轉移。透過允許創作者同時輸入多張參考影像，Flux.1 Kontext 可以在所有輸入中保持一致的風格、姿勢和光照，從而實現統一的批量編輯、一致的風格轉換和複雜的場景構圖。下文將探討使用 Flux Kontext 掌握多影像參考處理的基礎、最新突破和最佳實踐。

什麼是 Flux.1 Kontext，為什麼它會改變影像編輯？

Flux.1 Kontext 代表了多模態影像生成和編輯領域的最新進展，它基於 Flux 系列基於流的 Transformer 模型構建。由 Black Forest Labs 開發的 Flux 模型基於整流流 Transformer 模組，可擴展至 12 億個參數，從而提供高保真文本轉圖像的合成和編輯功能。與傳統的文字轉圖像流程不同，Flux.1 Kontext 透過以下方式擴展了這些基礎： 在上下文中 編輯：使用者不僅可以提供文字提示，還可以提供一個或多個參考圖像，從而使模型能夠從語義上理解視覺概念並將其應用於新穎的輸出。

Flux.1 Kontext 的意義在於其統一的架構－被稱為 產生流匹配— 可同時處理 本地編輯 （例如，改變照片中物體的顏色）和 全球轉型 （例如，生成場景的新視圖）在單一模型中實現。這消除了對單獨編輯和生成模型的需求，從而簡化了工作流程，並減少了創意專業人士的上下文切換。

Flux.1 Kontext 有哪些不同的變體？

Flux.1 Kontext 有三種主要版本，每種版本都適用於不同的用例和授權模式：

Flux.1Kontext 開發：非商業許可下的源可用模型，主要用於實驗和整合到本地 GPU 驅動的工作流程中。
Flux.1 Kontext Pro：專有的、可透過 API 存取的模型，提供行業級的效能、一致的結果和商業支援。
Flux.1 Kontext Max：高階層具有增強的排版處理、最大吞吐量和改進的邊緣情況保真度。

這些變體共同確保研究人員和企業用戶都可以利用多模式編輯，無論他們優先考慮可自訂性還是生產穩定性。

Flux.1 Kontext 中的「多圖像引用」是什麼？

多圖像參考是指向 AI 模型提供多個範例圖像的過程，以便模型能夠推斷出共通的特徵（例如風格、光照或主體身份），並在所有輸入中應用一致的編輯或產生尊重這些屬性的全新內容。與單一影像調節不同，這種方法使創作者能夠在批次輸出中強制保持一致性，從而減少手動潤色並確保視覺連貫性。

Flux.1Kontext 如何實作多圖引用？

Flux.1 Kontext 多圖像功能的核心是其 流量匹配 框架。 Flux.1 Kontext 並非孤立地處理每個參考影像，而是將影像嵌入和文字標記連接成一個統一的序列。然後，基於 Transformer 的流匹配器學習在潛在空間中對齊和合併這些嵌入，從而有效地捕捉單一和聯合的視覺語義。

傳統的多參考方法通常會對嵌入進行平均，或依賴大量的微調（例如，LoRA）。 Flux.1 Kontext 的流匹配方法：

保持一致性 跨越多個回合，保持物件身分和風格。
減少降解，這在迭代編輯管道中很常見。
支援互動費率，在應用程式中實現近乎即時的預覽。

哪些工作流程支援與 Flux.1 Kontext 進行多影像整合？

Flux.1 Kontext 的設計確保無縫整合到基於 GUI 和程式碼驅動的管道：

ComfyUI 集成

利用 ComfyUI 的節點式介面，使用者可以將多幅參考影像直接輸入到專用的「Flux.1 Kontext Dev」節點。此節點接收影像清單和文字提示，並輸出統一的擴散圖結果。主要有兩種模式：

連接模式：依序附加嵌入，非常適合簡單的複合任務。
交叉注意模式：交錯注意力圖以實現更深層的語義混合，更適合複雜的風格合併。
提示技巧（例如指定每個影像的權重和接縫混合標記）有助於防止顏色變化和可見連接（）。

API 優先方法（複製、CometAPI）

開發者可以透過 RESTful 端點與 Flux.1 Kontext Max 或 Pro 互動。 API 架構通常包括：

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

JavaScript、Python 和 Go 中的 Playground 和 SDK 支援使得將多重影像調節合併到 Web 或行動應用程式中變得非常簡單。

使用 CometAPI 的 Flux.Kontext API 進行多圖像參考

以下是向 FLUX 1 Kontext API 提交多圖像引用請求的逐步指南。它涵蓋身份驗證、請求構建（包含兩個引用圖像）、結果處理以及最佳實踐。

1.如何使用 FLUX.1 Kontext API 進行身份驗證？

如果您正在使用 Replicate 託管的 FLUX 1 Kontext 應用程序，請在 Replicate → 您的帳戶 → API 令牌登入。

取得您的 API 金鑰: 註冊並登入彗星API，從您的儀表板檢索您的持有者令牌。

在標題中包含密鑰 Authorization: Token YOUR_API_TOKEN 或者，對於 bearer-style API： Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

2.哪個端點處理兩張影像融合？

對於「合併兩個影像」模型的複製（flux-kontext-apps/multi-image-kontext-pro)，請將您的貼文寄至：

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

對於 CometAPI 的託管 API，它將是：

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

注意：在 CometAPI 中，僅 flux-kontext 支援多重影像引用，若要呼叫以下不同的模型，需要在 url 中的模型後切換模型名稱：
black-forest-labs/flux-kontext-max
black-forest-labs/flux-kontext-pro

兩個端點都期望 JSON 負載包含 prompt, input_image_1和 input_image_2 .

3. 請求負載是什麼樣的？

以下是記錄的最小 JSON 模式 multi-image-kontext-pro:

場	類型	簡介
`prompt`	串	關於如何組合或轉換兩個輸入影像的文字描述
`input_image_1`	串	第一張圖片的 URL 或 Base64 資料 URI (JPEG/PNG/WebP/GIF)
`input_image_2`	串	第二張圖片的 URL 或 Base64 資料 URI
`aspect_ratio`	枚舉	（可選） `match_input`, `1:1`, `16:9`等。預設為 `match_input`

小提示: 您可以傳遞公共託管的 URL 或內聯 Base64 資料 URI——Base64 對於一次性腳本來說很方便，但可能會降低非常大的檔案的速度。

現在 CometAPI 支援上傳最多 4 張參考映像（之前僅支援單張圖片）

4.如何使用 cURL 發送多圖像請求？

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"
    }
  }'

更換 version 具有來自 Replicate 的最新模型版本 ID 的欄位。
在 CometAPI 上交換 /predict 端點和用途 "file": { ... } 根據他們的文檔。

5. 如何在 Python 中執行相同操作？

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)

勾選 data （「開始」 → 「處理」 → 「成功」）進行輪詢，直到準備好。

6. 如何處理和顯示結果？

預測完成後，模型將返回融合影像的 URI：

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

取得該 URL（或將其直接嵌入到您的應用程式/UI 中）。

如何最大化結果：最佳實踐？

您應該選擇哪些參考影像？

同質性：選擇具有一致風格、主題比例和照明的影像以實現最佳均勻性。
風格遷移的多樣性：應用新風格時，請提供各種範例來展示所需的全部效果。
高解析度輸入：品質較好的參考資料可以產生更清晰的生成輸出，特別是對於紋理和臉部特徵等精細細節。
圖片尺寸限制： 將每個輸入保持在 10 MB 以下（複製標準）以避免逾時。
格式： JPEG、PNG、GIF 和 WebP 效果最佳；避免使用外來格式。

提示工程：

明確一點：“保留影像 1 中的臉部特徵”
使用權重：“影像1優先級高，影像2優先級低”
速率限制： 檢查您的計劃的 QPS 限制；仔細批量請求。

入門

CometAPI 是一個統一的 API 平台，它將來自領先供應商（例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）的 500 多個 AI 模型聚合到一個開發者友好的介面中。透過提供一致的身份驗證、請求格式和回應處理，CometAPI 顯著簡化了將 AI 功能整合到您的應用程式中的過程。無論您是建立聊天機器人、影像產生器、音樂作曲家，還是資料驅動的分析流程，CometAPI 都能讓您更快地迭代、控製成本，並保持與供應商的兼容性——同時也能充分利用整個 AI 生態系統的最新突破。

開發人員可以訪問 FLUX.1 上下文（模型： flux-kontext-pro ; flux-kontext-max）透過彗星API，列出的最新模型版本截至本文發布之日。首先，探索該模型的功能游乐场並諮詢 API指南以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。彗星API 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。

結論

使用 FLUX 1 Kontext 進行多圖像引用代表了生成式 AI 工作流程的範式轉移。透過在單一流匹配架構中統一文字和多種視覺輸入，它使創作者能夠以更少的步驟實現複雜且一致的輸出。最近的突破——從 ComfyUI 中的圖像拼接節點到低精度量化優化和 CometAPI API——極大地擴展了多圖像處理的可存取性、效能和創作潛力。