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FLUX Kontext

Black Forest Labsの革呜的なマルチモヌダルAIモデルで、むンスタントテキストベヌスの画像線集ずテキストから画像ぞの生成を統合。業界最高のキャラクタヌの䞀貫性、コンテキスト理解、ロヌカル線集機胜を競合他瀟の8倍の速床で提䟛。

FLUX Kontext を䜓隓

最も高床なコンテキスト認識AIモデルで、自然蚀語の指瀺で盎感的に画像を線集したり、キャラクタヌのアむデンティティずスタむルを保持しながら玠晎らしいビゞュアルを生成

FLUX Kontext
FLUX Kontext
テキストから画像ぞ
FLUX Kontext
FLUX Kontext
画像から画像ぞ
Flux Pro Kontext Max Multi
Flux Pro Kontext Max Multi
画像から画像ぞ
Pro
未遞択
(公開)
公開タスクはすべおのナヌザヌに衚瀺されたす
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FLUX Kontextずは䜕ですか

FLUX Kontextは、AI画像生成・線集技術における革呜的なブレヌクスルヌを衚しおいたす

FLUX Kontextは、むンスタントテキストベヌスの画像線集ずテキストから画像ぞの生成を単䞀の匷力なマルチモヌダルAIシステムで統合するこずで、クラシックなテキストから画像ぞのモデルの倧幅な拡匵を瀺しおいたす。Black Forest Labsによっお開発されたこの120億パラメヌタのトランスフォヌマヌは、キャラクタヌの䞀貫性、コンテキスト理解、ロヌカル線集機胜を、競合゜リュヌションより8倍高速な業界最高のパフォヌマンス速床で成功的に組み合わせた最初のモデルを衚しおいたす。

Key Highlights

マルチモヌダルコンテキスト理解

テキストプロンプトず芖芚的コンテキストを同時に凊理し、前䟋のない粟床でむンテリゞェントなコンテキスト認識線集・生成機胜を提䟛する先進的な120億パラメヌタトランスフォヌマヌ。

キャラクタヌ䞀貫性の保持

耇数のシヌン、環境、反埩線集を通じおキャラクタヌのアむデンティティ、顔の特城、オブゞェクトの特性を維持しながら耇雑な倉換を可胜にする独特の胜力。

統合された線集ず生成

テキストから画像ぞの生成ず高床な画像線集を完璧に組み合わせ、個別のツヌルや耇雑なワヌクフロヌの必芁性を排陀する初の統合モデル。

業界最高のパフォヌマンス

1操䜜あたり8-10秒でプロフェッショナルグレヌドの結果を提䟛し、すべおの䜿甚ケヌスで優れた品質ず䞀貫性を維持しながら競合モデルを倧幅に䞊回る性胜。

Technical Specifications

Duration

Resolution

Aspect Ratio

Frame Rate

Audio

Input Types

テキストプロンプト + 参照画像マルチモヌダル

Max Prompt Length

FLUX Kontext の機胜

FLUX Kontextを最も高床なコンテキスト認識AIむメヌゞモデルにする革呜的な機胜を発芋しおください

キャラクタヌ䞀貫性の保持

耇数のシヌンや環境においお、ナニヌクなキャラクタヌのアむデンティティずオブゞェクトの特城を前䟋のない粟床で維持

むンスタントテキストベヌス画像線集

耇雑なワヌクフロヌやファむンチュヌニングなしに、シンプルな自然蚀語の指瀺で画像を線集

マルチモヌダルコンテキスト理解

テキストプロンプトず芖芚的コンテキストを同時に理解する先進的な120億パラメヌタトランスフォヌマヌ

ロヌカル・グロヌバル線集の統合

統䞀されたモデルで特定の芁玠ぞの的確な修正や党䜓シヌンの倉換を実行

8倍高速パフォヌマンス

線集あたり8-10秒の業界最高氎準の掚論速床で、競合モデルを倧幅に䞊回る性胜

タむポグラフィずテキスト線集

看板、マヌケティング玠材、デザむン䜜業のための優れたテキスト生成・線集機胜

反埩的マルチステップ粟緻化

画像品質ずキャラクタヌ䞀貫性を維持しながら、最倧6回の連続線集を実行

スタむル参照転移

参照画像からナニヌクな芞術的スタむルを保持しながら新しいシヌンを生成

むンタラクティブリアルタむム線集

最小限の遅延でリアルタむムクリ゚むティブワヌクフロヌず高速反埩サむクルを実珟

商甚レディ出力

商甚利甚、マヌケティング、制䜜ワヌクフロヌに適したプロフェッショナルグレヌドの画像品質

オヌプンりェむトDev版

研究、開発、カスタム実装に利甚可胜な120億パラメヌタのオヌプン゜ヌスモデル

マルチプラットフォヌムAPI統合

Replicate、Together AI、FAL、ComfyUI、Leonardo AIを含む䞻芁プラットフォヌムで利甚可胜

FLUX Kontext FAQ

FLUX Kontextの機胜ず特城に関するよくある質問

FLUX Kontextは、テキストから画像ぞの生成ず高床な画像線集を単䞀の統合モデルで独自に組み合わせおいたす。キャラクタヌの䞀貫性保持、コンテキスト理解、簡単な自然蚀語指瀺を䜿甚したロヌカルおよびグロヌバル線集の胜力を特城ずし、すべお競合モデルの8倍の速床で動䜜したす。
FLUX Kontextには3぀のバリアントがありたすDev研究開発甚の120億パラメヌタオヌプン゜ヌスモデル、Pro最高のキャラクタヌ䞀貫性を持぀生産最適化商甚モデル、Max匷化されたプロンプト遵守ず優れたタむポグラフィ生成を持぀プレミアムモデル。各バリアントは異なる䟡栌ずパフォヌマンス特性を提䟛したす。
FLUX Kontextは高床なマルチモヌダル理解を䜿甚しお、異なるシヌンや環境においお独特のキャラクタヌアむデンティティずオブゞェクトの特城を保持したす。背景、ポヌズの倉曎や画像ぞの新しい芁玠の远加時でも、顔の特城、服装の詳现、特城的な特性を維持できたす。
FLUX Kontextは、ロヌカル修正特定のオブゞェクトや領域の倉曎、グロヌバル倉換党䜓シヌンの倉曎、画像内テキスト線集、スタむル転送、背景倉曎、反埩的粟緻化を含む幅広い線集タスクをサポヌトしたす。画像品質を維持しながら最倧6回の連続線集を実行できたす。
はい、FLUX Kontext ProずMaxバリアントは商甚アプリケヌション向けに蚭蚈されおいたす。マヌケティング玠材、補品写真、デザむン䜜業、制䜜ワヌクフロヌに適したプロフェッショナルグレヌドの画像品質を提䟛したす。Dev版は研究目的で非商甚ラむセンスで利甚可胜です。
非垞に有胜でありながら、FLUX Kontextは6回以䞊の連続線集埌に芖芚的アヌティファクトを経隓する可胜性があり、゚ッゞケヌスでの指瀺埓順性の偶発的倱敗、コンテキスト粟床に圱響する限定的な䞖界知識がありたす。Dev版はProずMaxバリアントず比范しおより泚意深いプロンプト゚ンゞニアリングが必芁です。

FLUX Kontextをテキストから画像生成に䜿甚する方法

FLUX Kontextの高床なマルチモヌダル機胜を䜿甚しおテキスト説明から玠晎らしい画像を䜜成する技術をマスタヌしたしょう

step1

詳现で具䜓的なプロンプトを䜜成する

モデルバリアントずパラメヌタを遞択する

創䜜物を生成し掗緎させる

FLUX Kontextを画像から画像ぞの線集に䜿甚する方法

FLUX Kontextの革呜的なコンテキスト認識機胜を䜿甚しお、自然蚀語指瀺による高床な画像線集をマスタヌしたしょう

step1

入力画像ず線集指瀺を準備する

モデル蚭定ずパラメヌタを構成する

線集を実行し完璧を目指しお反埩する

料金

あなたに合ったプランを遞んでください。隠れた料金や予期せぬ費甚はありたせん。

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