摘要：只能通过文字控制，无法灵活结合图片作为上下文；无法连续编辑或保留角色特征，缺乏“认知连续性”；局部编辑需要复杂遮罩或 finetuning；多轮操作后常常图像退化（失真、风格丢失）；编辑速度慢，无法满足实时交互需求。
传统的 text-to-image（文本生成图像）模型 如 DALL·E、Stable Diffusion 等虽然强大，但也存在很多局限：
只能通过文字控制，无法灵活结合图片作为上下文；
无法连续编辑或保留角色特征，缺乏“认知连续性”；
局部编辑需要复杂遮罩或 finetuning；
多轮操作后常常图像退化（失真、风格丢失）；
编辑速度慢，无法满足实时交互需求。
FLUX.1 Kontext 的目标：
构建一个真正 “上下文感知”（context-aware） 的图像生成与编辑引擎。
也就是说：
你可以像 Photoshop + GPT 一样自然地用“图+文”控制图像生成与修改，灵活、高效，并保持人物、风格一致性。
Kontext 有哪些亮点？
角色一致性 ：可在多个场景中保持人物或元素的一致性
局部编辑 ：只编辑图像的特定部分，不影响其他区域
风格参考 ：可在指定风格下生成新场景
交互速度快 ：快速迭代、延迟极低
模型版本：
FLUX.1 Kontext [pro]
适合快速迭代编辑
支持连续编辑，保持角色、身份、风格和特征在多个场景中的一致性
FLUX.1 Kontext [max]
高性能版本，具备更强的提示词遵循能力、更出色的排版表现与一致性
FLUX.1 Kontext [dev]
我们最先进的图像编辑模型的开源权重版本
目前处于 私测阶段（private beta）
1. 图文混合控制（Text + Image Prompt）
不仅可以用文字生成图像，也可以上传图像、再用文字修改它。
2. 局部编辑（Local Editing）
可以 精确修改图像中的某个部分 ，而不影响整体风格或其它区域。
不需要做遮罩、分层或图像标注。
这意味着： 你可以像修图师一样，只“动你想动的地方”。
3. 人物与风格一致性（Character Style Consistency）
无论你生成几个不同场景的图像，只要提供相同的参考图或描述，模型能自动保持人物的面孔、表情、姿态一致。
对风格（如动漫、写实、水彩）也能保持统一表达。
用于构建连续的视觉内容（如漫画角色、虚拟代言人）非常有价值。
（a） 输入图像（b）“仅提取白色背景上的裙子，产（c）“给我展示织物的一个极端特写”
4. 多轮连续编辑（Iterative Editing）
可以对同一张图反复添加修改：“先让她笑 → 再加墨镜 → 再换背景 → 再改衣服文字”
每一步的变化都在保留前一轮基础上进行。
这是首次允许多轮自然语言驱动视觉修改的模型体系。
⚡ 5. 速度快、交互性强（Low Latency Inference）
推理速度高达当前主流模型的 8 倍；
在编辑、生成过程中可实现近乎“实时反馈”，适合用户快速试错与调整。
评估效果如何？表现是否领先？ Black Forest Labs 提出了一个新的测试集： KontextBench ，用于衡量上下文驱动图像任务的模型能力。
FLUX.1 模型在以下六个维度均有 领先表现 ：
文本引导编辑的准确性
图像保真度与风格一致性
角色形象在多个画面中保持不变
图文排版与内容适配
多轮编辑中的稳定性
响应速度与推理效率
结果显示：
✅ FLUX.1 Kontext [pro] 在“角色一致性”和“文本编辑精度”两个核心任务上是当前表现最好的模型之一。
他们还推出了一个交互界面
FLUX Playground 简介：
一个为开发者、创意者准备的 图形化界面平台 ，无需任何代码或集成，即可快速使用 FLUX 模型。
✅ 特点：
输入文本或上传图像，实时体验生成与修改效果；
可进行多轮编辑，查看每一步的对比；
用于向客户或决策方展示原型与能力演示；
地址： playground.bfl.ai
当前的限制与注意事项BFL 也诚实地列出了当前的模型限制：
多次连续修改后，图像可能出现质量下降（如颜色伪影、细节模糊）；
个别情况下，模型对文本理解会偏离或忽略某些要求；
对“世界知识”的理解较弱（例如可能画出结构不合理的场景）；
模型压缩蒸馏过程中可能会损失部分细节（影响高保真度应用）。
失败案例： 经过六次迭代编辑后，生成内容在视觉上有所退化，并包含可见的伪影。
这说明它 更适合图像创意、概念图、产品原型、场景图等需求，而非最终成图精修阶段。
FLUX.1 Kontext [pro] 与 [max] 现已通过以下平台上线：
创作平台合作方：
@krea_ai , @freepik , @Lightricks , @openart_ai , @LeonardoAi_
基础设施合作方：
@FAL , @replicate , @RunwareAI , @DataCrunch_io , @togethercompute
来源：晚晚的星河日记一点号
