FLUX.1-Kontext-dev：文本驱动的一键图像编辑

一、教程简介

FLUX.1-Kontext-dev 是由 Black Forest Labs 团队于 2025 年 6 月 26 日联合发布的生成与编辑图像的流匹配（flow matching）模型。 FLUX.1 Kontext 的图像编辑是广泛意义上的图像编辑，不仅支持图像局部编辑（对图像中的特定元素进行针对性修改，而不影响其余部分），还可以实现角色一致性（保留图像中的独特元素如参考角色或物体，使其在多个场景和环境中保持一致）。相关论文成果为「FLUX.1 Kontext: Flow Matching for In-Context Image Generation and Editing in Latent Space」。

本教程采用资源为单卡 RTX A6000 。项目提示词仅支持英语。

二、项目示例

三、运行步骤

1. 启动容器后点击 API 地址即可进入 Web 界面

2. 使用步骤

若显示「Bad Gateway」，这表示模型正在初始化，由于模型较大，请等待约 2-3 分钟后刷新页面。

参数说明

• Advanced Settings：
  • Seed：随机种子，用于图像生成过程的可重复性。
  • Randomize seed：随机化种子，每次生成图像时都会随机生成一个新的种子。
  • Guidance Scale：引导图像生成过程。
  • Steps：图像生成迭代步数。

四、交流探讨

🖌️ 如果大家看到优质项目，欢迎后台留言推荐！另外，我们还建立了教程交流群，欢迎小伙伴们扫码备注【SD 教程】入群探讨各类技术问题、分享应用效果↓

引用信息

本项目引用信息如下：

@misc{labs2025flux1kontextflowmatching,
      title={FLUX.1 Kontext: Flow Matching for In-Context Image Generation and Editing in Latent Space}, Add commentMore actions
      author={Black Forest Labs and Stephen Batifol and Andreas Blattmann and Frederic Boesel and Saksham Consul and Cyril Diagne and Tim Dockhorn and Jack English and Zion English and Patrick Esser and Sumith Kulal and Kyle Lacey and Yam Levi and Cheng Li and Dominik Lorenz and Jonas Müller and Dustin Podell and Robin Rombach and Harry Saini and Axel Sauer and Luke Smith},
      year={2025},
      eprint={2506.15742},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.GR},
      url={https://arxiv.org/abs/2506.15742},
}