HyperAI超神经

1. チュートリアルの概要

FLUX.1-Kontext-devは、Black Forest Labsチームが2025年6月26日に共同リリースした、画像生成・編集のためのフローマッチングモデルです。FLUX.1 Kontextにおける画像編集は広義の画像編集であり、局所的な画像編集（画像内の特定の要素を他の要素に影響を与えずに修正する）だけでなく、文字の一貫性（参照文字やオブジェクトなど、画像内の固有の要素を保持し、複数のシーンや環境で一貫性を保つこと）も実現します。関連論文の結果は「FLUX.1 Kontext: 潜在空間におけるコンテキスト内画像生成と編集のためのフローマッチング”。

このチュートリアルでは、RTX A6000カードを1枚使用します。プロジェクトプロンプトは英語のみに対応しています。

2. プロジェクト例

3. 操作手順

1. コンテナを起動した後、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります

2. 使用手順

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、2〜3分ほど待ってページを更新してください。

パラメータの説明

詳細設定:
- シード: 画像生成プロセスの繰り返しのためのランダムシード。
- シードをランダム化: シードをランダム化します。画像が生成されるたびに、新しいシードがランダムに生成されます。
- ガイダンススケール: 画像生成プロセスをガイドします。
- ステップ: 画像生成の反復回数。

4. 議論

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。

引用情報

このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

@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},
}