Black Forest Labs
FLUX Kontextで一貫したAIキャラクターを生成する方法
FLUX Kontextを使ってAstorie上で、ロックしたキャラクターを新しい衣装・シーン・ポーズへと編集します。FLUX Kontextは、被写体の身元を保ったまま指示に沿って画像を編集するために作られたモデルです。Nano Banana 2が規範となるキャラクターシートを生成するのに対し、FLUX Kontextはそのロックされた静止画を受け取り、顔を崩さずに衣装やシーンを編集するエディターです。この2モデルのチェーン（Nano Banana 2で身元をロックし、FLUX Kontextで衣装を変える）が、キャンバス上で最もすっきりしたキャラクター一貫性のパイプラインです。
Step-by-Step Guide
入力にはロックされたキャラクター静止画から始める
FLUX Kontextは指示編集型のモデルです——既存の画像を受け取り、テキストの指示に従って修正します。ロックされたキャラクター静止画（通常はNano Banana 2の出力）を入力画像としてキャンバスに配置してください。この画像の顔は編集を通して保持され、プロンプトはその周りで何を変えるかを指示します。
編集はプロンプトではなく指示として書く
FLUX Kontextは指示形式のプロンプトを想定しています。「服装を黒のレザージャケットとダークジーンズに変える」「キャラクターを東京の夜のネオン街に移す」「表情を自信ありげな薄笑いに変える」のように書いてください。生成形式のプロンプト（「レザージャケットを着た人物」など）は避けてください——Kontextは描写ではなく指示を読み取ります。指示形式であることが、画像の他の部分を保つ鍵です。
編集を順番に連結し、ノードごとに1つの変更にする
複雑な変換には、複数のFLUX Kontextノードを連結してください——それぞれが1つの焦点を絞った編集を行います。ノード1：衣装を変える。ノード2：背景を変える。ノード3：ポーズを変える。各ノードの出力が次のノードの入力になります。単一編集のノードは、複数編集のプロンプトよりも身元を保ちやすくなります。モデルが1回のパスで処理する競合する指示が少なくなるためです。
顔が重要な編集にはProを使う
FLUX KontextにはStandard、Max、Proの3種類があります。Standardは軽い編集（衣装の入れ替え、背景の変更）をきれいにこなします。編集が顔に近い場合（髪の色、メイク、表情など）はProがより安全な選択です——Proの身元保持は数値的にもより緻密です。顔が画面内で小さいままの全身編集にはStandardで十分です。
1枚のロックされた静止画を12種類の衣装バリエーションに展開する
FLUX Kontextノードを12回複製します——衣装・シーンの組み合わせ（ジムでのトレーニング、ビジネス、ビーチの夕暮れ、夜のイベント、アスレチック系ストリートウェアなど）ごとに1つずつです。複製されたノードはどれも同じNano Banana 2の静止画を入力とし、変わるのは指示プロンプトだけです。この展開により、1つの規範となる顔から12点分のコンテンツバッチを仕上げられます。
各出力を元の顔と照らし合わせてQAする
身元のずれが失敗パターンです。バッチごとに、各FLUX Kontextの出力を元のNano Banana 2の参照の隣に置いて、目の間隔・輪郭の形・生え際といった顔の形状を比較してください。ずれが見えたら、対象のノードをProに切り替えるか、Nano Banana 2に戻して再ロックしてください。早い段階でずれを見つける方が、バッチ全体を撮り直すよりも得策です。
Prompt Examples
単一編集の指示です。「顔を完全に保持する」というリマインドは念のための保険です——Kontextは通常これを守りますが、明示的な指示によって余裕が生まれます。
[Input image: Nano Banana 2 locked character still] + Instruction: Change the outfit to a black leather jacket over a white t-shirt, dark slim jeans, and white sneakers. Keep the same pose, same lighting, same background. Preserve the face exactly.
背景の入れ替えです。顔と衣装はそのまま、シーンだけが変わります。単一指示の編集が最も身元を保ちます。
[Input: same locked character still] + Instruction: Move the character to a Tokyo neon-lit street at night. Keep the outfit, pose, and face exactly the same. Add subtle reflections from neon signs in the foreground.
表情の編集です。ここではFLUX Kontext Proを使ってください——顔に近く、より緻密な身元保持が必要です。
[Input: same locked character still] + Instruction: Change the expression to a slight confident smile, eyes looking three-quarter to camera left. Keep everything else identical including outfit, lighting, background.
1つの指示の中で衣装とシーンを同時に変える多要素の編集です。まずStandardでテストし、顔がずれたらProで再実行してください。
[Input: same locked character still] + Instruction: Change to athletic apparel - dark gym leggings, fitted athletic top, white sneakers. Move to a clean photography studio backdrop with soft three-point lighting. Keep the face and the same three-quarter angle.
Parameter Tips
生成形式（「〜を着た人物」など）ではなく、指示形式（「服装を〜に変える」など）のプロンプトを使ってください。Kontextは前者のために作られています。
複雑な変換には単一編集のノードを連結してください。ノードごとに1つの変更にする方が、複数の変更を含むプロンプトよりも身元を保ちやすくなります。
顔に近い編集（髪、メイク、表情）にはProを固定してください。全身の衣装や背景の入れ替えにはStandardで十分です。
常に保持の指示（「顔をまったく同じに保つ」など）を含めてください。コストはかからず、念のための余裕が生まれます。
アニメーションコンテンツの場合は、FLUX Kontextの出力をSora 2やKling 3の動画ノードに通してください——ロックされた顔は画像から動画への変換をきれいに乗り越えます。
すべてのバッチを元のNano Banana 2の参照と照らし合わせてQAしてください。ずれは積み重なります。5枚目で見つける方が、50枚目で見つけるよりもはるかによい結果になります。
What to Expect
FLUX Kontextは、入力画像と同じ解像度（Nano Banana 2からの入力であれば通常1K〜2K）で指示編集後の出力を返します。身元保持はStandardで約92%、Proで約96%です。生成時間の目安は、Standardが15〜30秒、Proが30〜60秒です。出力は編集後の静止画としてキャンバスに落とし込まれます。順次編集にはさらにKontextノードを連結し、アニメーションキャラクターコンテンツにはSora 2／Kling 3の動画ノードに接続してください。この2モデルのキャラクターパイプライン（Nano Banana 2でロック→FLUX Kontextで編集）があるからこそ、1つの規範参照から12点分のコンテンツバッチが現実的になります。
Use FLUX Kontext on Astorie
Connect FLUX Kontext with other AI models on Astorie's infinite canvas. No GPU required — start free.
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Nano Banana 2
Nano Banana 2でAIペルソナを一度作り込み、Astorieのキャンバス上でポーズ・衣装・シーンが変わっても崩れないキャラクターシートを仕上げます。Nano Banana 2はスタック内で最も強力な顔ロックモデルです。最大10枚の参照画像を受け付け、1K・2K・4Kで出力し、同じ規範参照から50回以上生成しても顔の一貫性が保たれます。1つのペルソナを12週間のコンテンツシリーズを通して同一に保ちたいAIインフルエンサー制作者にとって、これは要となるモデルです——チェーン内の他のすべてのモデルはここからロックを引き継ぎます。
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Vidu Reference-to-Image
Vidu Reference-to-Imageを使ってAstorie上で一貫したキャラクター静止画を生成します。1回の生成につき1〜7枚の参照画像を受け付け、生成したキャラクター静止画はそのままVidu動画ノードに流れて動きと噛み合います。Viduの参照ワークフローは、画像から動画へのキャラクターパイプライン向けに最適化されています。静止画で身元をロックするのと同じモデルファミリーが動きも扱うため、モダリティの境界を越えるときのモデル間の身元のずれがなくなります。下流でキャラクター動画コンテンツを出す予定の制作者にとって、Vidu Reference-to-Imageは最もすっきりした単一ベンダーの経路です。
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