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　　只有小小的12B，更少的参数，更快的推理，性能更是媲美GPT-image-1等一众闭源模型。

　　现在FLUX.1 Kontext[dev]可以让小狗迅速离开画面，为小老鼠戴上胡须，添加文字、修改背景也不在话下。

　　或者多次输入指令，直到让小哥成为酒吧里最靓的崽（bushi），直到让画面符合咱们需求。

　　旅行必备的墨镜，还有抗寒的帅气红色毛衣也要准备妥当。（蛙蛙：出片，我势在必行）

　　还有网友脑洞大开，试着和LoRA结合，造出了一个Kontext风格化肖像制作APP。

　　温馨提示，官方直接开放了试玩API，只需点击文末链接、上传图片就可以立即爽玩！

　　FLUX.1 Kontext模型上个月一经发布，就因为其强大的上下文生成和编辑功能广受好评。

　　与现有的文本到图像模型不同，FLUX.1 Kontext系列执行上下文图像生成，可以直接使用文本和图像进行提示，并无缝提取和修改视觉细节。

　　FLUX.1 Kontext[dev]作为FLUX.1 Kontext最新发布的开源版本，不仅继承了其图像生成的优势，它还更专注于编辑任务，可以直接在消费类硬件上运行。

　　首先模型架构上，依旧基于的是FLUX.1模型，它是一种在图像自动编码器的潜在空间中训练的整流流Transformer模型，由双流块和单流块混合构建而成。

　　在此基础上，FLUX.1 Kontext[dev]采用标记序列构建和位置信息编码进行优化：

　　标记序列构建：图像通过冻结的FLUX自动编码器，编码成潜在的上下文图像标记，并输入到模型的视觉流中。

　　位置信息编码：通过三维旋转位置嵌入（3D RoPE）对位置信息进行编码，为上下文标记的嵌入提供恒定偏移量。并将其视作为虚拟时间步，以清晰分离上下文和目标块，同时保持它们的内部空间结构。

　　然后使用整流流匹配损失进行训练，在训练时从FLUX.1的文本到图像检查点开始，收集并整理数百万个关系对进行模型优化。

　　优化后得到的流匹配模型进行潜在对抗扩散蒸馏（LADD），在减少采样步骤的同时提高样本质量，使FLUX.1 Kontext[dev]更高效。

　　最终得到的FLUX.1 Kontext[dev]模型包含120亿参数，可以更专注于编辑任务，支持迭代编辑，可以在各种场景和环境中保留角色特征，并允许用户进行精确的局部或全局编辑。

　　实验引入自研的KontextBench基准进行模型性能验证，该基准包含1026个图像-提示对，涵盖局部编辑、全局编辑、角色参考、风格参考和文本编辑五个任务类别。

　　另外，FLUX.1 Kontext[dev]还专门针对新的NVIDIA Blackwell架构进行了TensorRT权重优化，可以在保持高质量的图像编辑性能的同时，极大地提高推理速度并减少内存使用量。

　　官方还提供了BF16、FP8和FP4 TensorRT的权重变体，用户可以自行对其速度、效率和质量进行调整，综合确保FLUX.1 Kontext[dev]充分利用最新的硬件功能。

　　但是也有网友提到，在MacBook Pro的芯片上运行时，迭代时间较长，每次迭代都需要1分钟左右。

　　原标题：《图像界的DeepSeek！12B参数对标GPT-4o，5秒出图，消费级硬件就能玩转编辑生成》

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