AIアプリケーション

FLUX.1 Kontext 開発版

Flux Kontextの高速エンドポイント、prunaフレームワークで最適化。テキストプロンプトによる精密な画像編集と操作に特化し、プロレベルの編集忠実度を提供。

コスト：4 クレジット

Input

The text description to generate an image from. This is the core input that drives the output

Upload an image to edit (optional for image-to-image generation)

The input image for image-to-image generation. Upload an image file and it will be automatically processed

Aspect ratio of the output image. "match_input_image" will use the same ratio as the input image

How many denoising steps to run during generation. More steps may improve quality, at the cost of speed

CFG controls how closely the image follows the prompt. Higher values = stronger prompt adherence, but may reduce creativity

A seed value for reproducibility. The same seed + prompt + model version = same image. Use -1 to randomize

If enabled, content will be checked for safety violations

The file format of the generated image

Applies to jpeg and webp formats. Defines compression quality (1-100)

Output

生成されたコンテンツがここに表示されます

サンプル結果

input image

プロンプト:

input image

A scientist raccoon eating ice cream in a datacenter, photorealistic style

プロンプト:

A scientist raccoon eating ice cream in a datacenter, photorealistic style

よくある質問

FLUX.1 Kontext開発版とは何ですか？他の画像生成器とどう違いますか？
FLUX.1 Kontext開発版は精密な画像編集と操作に特化したAIモデルで、PrunaAIによって5倍高速化されています。一般的なテキスト画像生成モデルとは異なり、他の要素を保持しながら画像の特定部分を局所的に変更することに優れ、プロレベルの編集忠実度を提供します。
このモデルでテキスト画像生成と画像間生成の両方を使用できますか？
はい！FLUX.1 Kontext開発版は両方のモードをサポートしています。テキストプロンプトのみから画像を生成したり、既存の画像をアップロードしてテキストプロンプトで特定部分を編集・変換したりできます。アップロードされた画像は自動的に処理され、安全に保存されます。
このモデルでどのような画像編集ができますか？
スタイル転送（水彩画、油絵、スケッチ）、オブジェクトの修正、服装の変更、背景の変換、照明の調整、編集を通じたキャラクターの一貫性維持など、様々な編集タスクを実行できます。
画像編集のための効果的なプロンプトの書き方は？
最良の結果を得るために、変更したい内容を具体的に述べ、変更すべきでない内容についても言及してください。例：「赤い車を青いスポーツカーに変換し、他のすべての要素を維持する」や「被写体を変更せずに背景を夕日のシーンに変更する」など。
どのようなアスペクト比と出力形式がサポートされていますか？
このモデルは1:1、16:9、21:9、3:2、2:3、4:5、5:4、3:4、4:3、9:16、9:21など様々なアスペクト比をサポートしています。アップロードした画像のアスペクト比に自動的に合わせる「match_input_image」も選択できます。出力形式にはJPEG、PNG、WebPが含まれます。
ガイダンススケール、推論ステップ、安全チェッカーなどの高度なパラメータは何をしますか？
ガイダンススケールは出力がプロンプトにどの程度従うかを制御します（高い値=強い従順性、ただし創造性が低下する可能性）。推論ステップはノイズ除去ステップの数を決定します（多いステップは品質を向上させる可能性がありますが、時間がかかります）。安全チェッカーは安全違反のためにコンテンツをフィルタリングします。リクエストごとに1-4枚の画像を生成でき、JPEG/WebP形式の出力品質を制御できます。