次世代のImage生成と編集: FLUX.1 文脈がSiliconFlowで利用可能になりました

2025/07/18

SiliconFlowが本日、「FLUX.1 Kontext [pro]」と「FLUX.1 Kontext [max]」を発表しました。これは、新しいレベルの画像生成と編集を可能にする生成的フローマッチングModelのスイートです。従来のテキスト対ImageModelとは異なり、FLUX.1 Kontextファミリーは、TextとImageのプロンプトの両方を使用したコンテキスト内画像生成をサポートし、ユーザーが視覚的コンセプトをシームレスに抽出、再解釈、修正して、新しい一貫したOutputを生成できるようにします。さらに、私たちのプラットフォームで「FLUX.1 Kontext [dev]」にもアクセスでき、特定の用途に合ったModelを選択する柔軟性を提供します。

SiliconFlowの「FLUX.1 Kontext API」で期待できること:

利用しやすい価格: FLUX.1-Kontext-pro: $0.04/Image ; FLUX.1-Kontext-max: $0.08/Image。
テキスト対Image機能の向上: 強力なプロンプトのフォロー、フォトリアリスティックなレンダリング、優れたタイポグラフィ。
柔軟なイテレーティブ画像編集: テキストコマンドを使った即時のImage編集、一貫した品質での段階的改良。

高度なImage生成と修正

SiliconFlowには、FLUX.1 Kontextスイートからの新しい2つのコンテキスト内ImageModelが登場します。精密なImage生成から複雑な局所編集まで、これらのModelはAIによるImage作成の可能性を再定義します。

FLUX.1-Kontext-pro:

局所編集、生成中のコンテキスト内修正、および古典的なテキスト対Image生成を提供します。
TextとImageの両方をInputとして受け入れ、柔軟でターゲットを絞った生成が可能。
特定の画像領域でのローカル編集、そしてシーン全体の複雑な変換を可能にします。
複数ターンの編集を可能にし、シーンやビュー間で一貫したキャラクター、スタイル、特徴を維持します。

FLUX.1-Kontext-max:

強力なプロンプト準拠、タイポグラフィ生成、および編集の一貫性。
上記すべての最大パフォーマンスを、速度を損なうことなく提供します。

SiliconFlowでのFLUX.1 Kontextのパフォーマンス

FLUX.1 KontextModelは、伝統的なテキスト対Image生成を超え、既存のImageから理解して作成します。今では、Input画像をテキストの指示で簡単に修正でき、柔軟で即時の編集が可能です—ファインチューニングや複雑なワークフローは不要です。

さあ、FLUX.1 Kontextの核心機能がどのようにパフォーマンスを発揮するかを見てみましょう。

*以下のすべてのImageは、SiliconFlow上のFLUX.1-Kontext-Proによって生成および編集されています。

キャラクターの一貫性

画像のユニークな要素、たとえば複数のシーンや環境にわたる画像内の参照キャラクターやオブジェクトなどを保護します。

ローカル編集

Kontextは、Imageの特定の要素を変更し、その残りを影響させることなくターゲット変更を行います。例えば、下のImage内のTextを変更できます。

スタイル参照

Textプロンプトで指示された参照画像からそのユニークなスタイルを維持し、新しいシーンを生成します。

はじめに

今すぐSiliconFlow PlaygroundでKontextを探求してください。

または私たちのOpenAI互換APIを使用してください。SiliconFlow API ドキュメントで完全なAPI仕様をご覧ください。

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/images/generations"

payload = {
    "model": "black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-pro",
    "prompt": "an island near sea, with seagulls, moon shining over the sea, light house, boats int he background, fish flying over the sea",
    "input_image":"data:image/png;base64, XXX"
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)