차세대 Image 생성 및 편집: FLUX.1 Kontext가 SiliconFlow에서 이제 이용 가능합니다.

2025. 7. 18.

SiliconFlow는 오늘 FLUX.1 Kontext [pro] 및 FLUX.1 Kontext [max]를 소개합니다. 이는 이미지를 다음 수준으로 생성하고 편집할 수 있는 생성적 흐름 매칭 Model의 모음입니다. 전통적인 텍스트-투-이미지 Model과 달리, FLUX.1 Kontext 계열은 텍스트와 이미지 프롬프트 모두를 사용하여 맥락 내 이미지 생성을 지원하여 사용자가 새로운 일관된 Output을 생성하기 위해 시각적 개념을 매끄럽게 추출, 재해석 및 수정할 수 있습니다. 또한, 우리 플랫폼에서 FLUX.1 Kontext [dev]에도 접근할 수 있어, 특정한 사용 사례에 맞는 적절한 Model을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.

SiliconFlow의 FLUX.1 Kontext API로는 다음을 기대할 수 있습니다:

친근한 가격: FLUX.1-Kontext-pro: $0.04/ Image ; FLUX.1-Kontext-max: $0.08/ Image.
향상된 Text-투-Image 기능: 강력한 프롬프트 추종, 사진 실사 렌더링, 뛰어난 타이포그래피.
유연한 반복 이미지 편집: 텍스트 명령으로 즉각적인 이미지 편집, 일관된 품질로 단계별 반복 정제.

고급 Image 생성 및 수정

SiliconFlow는 이제 FLUX.1 Kontext 모음에서 두 개의 새로운 맥락 내 Image Model을 제공합니다. 정밀한 Image 생성부터 복잡한 지역 편집까지, 이 Model은 AI 기반 Image 생성의 가능성을 재정의합니다.

FLUX.1-Kontext-pro:

지역 편집, 맥락 내 생성적 수정 및 클래식 텍스트-투-이미지 생성을 제공합니다.
텍스트와 이미지 Input을 모두 받아 유연하고 목표 지향적인 생성을 가능하게 합니다.
특정 Image 영역에서의 지역 편집과 전체 장면의 복잡한 변환을 허용합니다.
장면과 관점 전반에 걸쳐 일관된 캐릭터와 스타일, 기능을 가진 다중 턴 편집을 가능하게 합니다.

FLUX.1-Kontext-max:

강력한 프롬프트 준수, 타이포그래피 생성 및 편집 일관성을 제공합니다.
위에 언급한 모든 성능을 최고 속도에서 제공합니다.

SiliconFlow에서의 FLUX.1 Kontext 성능

FLUX.1 Kontext Model은 텍스트-투-이미지 생성의 전통적인 방식을 넘어 기존 이미지를 이해하고 생성함으로써 그것을 뛰어넘습니다. 이제 복잡한 작업흐름 없이 텍스트 지시로 Input 이미지를 단순히 수정하여 유연하고 즉각적인 편집이 가능합니다.

이제 FLUX.1 Kontext의 핵심 기능이 어떻게 수행되는지 살펴보겠습니다.

*아래 모든 이미지는 SiliconFlow에서 FLUX.1-Kontext-Pro에 의해 생성 및 편집되었습니다.

캐릭터 일관성

여러 장면과 환경에 걸쳐 이미지의 고유 요소, 예를 들어 사진 속 참조 캐릭터나 개체를 보존합니다.

지역 편집

Kontext는 특정 Image의 특정 요소를 나머지에 영향을 주지 않고도 목표로 하는 수정도 가능합니다. 예를 들어, 아래 이미지를 사용하여 텍스트를 변경할 수 있습니다.

스타일 참조

참조 Image의 고유한 스타일을 유지하면서 텍스트 프롬프트로 새 장면을 생성합니다.

시작하기

지금 SiliconFlow Playground를 통해 Kontext를 탐색해 보세요.

또는 OpenAI 호환 API를 사용하세요. 전체 API 사양을 SiliconFlow API 문서에서 확인하세요.

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)