Black Forest Labs

FLUX Kontext

FLUX Kontextは、参照画像を使って出力間のキャラクターやスタイルの一貫性を保つ、コンテキスト認識型の画像生成・編集モデルです。ProとMaxの2つの級が用意されています。

FLUX Kontextは、画像生成と編集の間のギャップを埋めるモデルです。参照画像をアップロードすると、新しい生成結果全体でキャラクター・スタイル・オブジェクトの一貫性が保たれます。FLUX Kontextは単一参照によるキャラクター一貫性やスタイル転写といったタスクを担当し、Kontext Multiは最大4枚の参照画像を同時に処理して複雑な構図に対応します。どちらもProとMaxの2つの品質級を提供しており、Proは速度重視、Maxは最高の忠実度を重視しています。Astorie上では、任意の画像生成モデルの後段にKontextを接続することで、プロジェクト全体を通してキャラクターのアイデンティティを保つことができます。

Illustrative sample of FLUX Kontext reference-based consistency on the Astorie canvas — the same character rendered in two different scenes with matching face and outfit
Illustrative sample — representative output, not a verbatim model render

FLUX Kontext Variants

VariantDescription
FLUX KontextProとMaxの2級を備えた、単一参照によるコンテキスト認識型生成。
FLUX Kontext Multi複雑な構図に対応する、最大4枚の複数参照入力。

Capabilities

Text-to-Image
Image-to-Image
Image Editing
Reference Images
Multiple Images
Tagging

Best For

  • 複数の画像間でのキャラクター一貫性
  • 参照画像からのスタイル転写
  • 一貫したブランディングを保った商品写真
  • 統一されたビジュアルアイデンティティを持つシリーズ・バッチコンテンツ

Strengths

  • キャラクターやオブジェクトに対する高い参照ベースの一貫性
  • 単一参照・複数参照の両方のワークフローに対応
  • 編集機能を内蔵——コンテキストを保ちながら特定の要素だけを変更可能
  • Pro級は反復作業に適した良好な速度を提供

Limitations

  • Max級は標準的なFLUXモデルより処理が遅い
  • 抽象度の高いプロンプトでは参照への忠実度にばらつきが出ることがある
  • 複数参照モードは単一参照より計算負荷が大きい

Tips & Best Practices

最良の一貫性を得るには、被写体がはっきり見える、明るくクリアな参照画像を使いましょう。
シリーズを通してキャラクターの一貫性を保つには、まず標準のFLUXで最初の画像を生成し、以降はすべてKontextを使用しましょう。
Kontext Multiは商品写真で真価を発揮します。商品写真+スタイル参照+背景参照を組み合わせれば、精密なコントロールが可能です。
まずはPro級で速度を優先し、最終納品物に最高の忠実度が必要な場合のみMaxに切り替えましょう。

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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Frequently Asked Questions

FLUX Kontextは通常のFLUXと何が違いますか?

通常のFLUXはテキストプロンプトのみから画像を生成します。FLUX Kontextは参照画像を入力として受け取り、新しい生成結果全体で被写体のアイデンティティ・スタイル・ビジュアル要素を維持します。キャラクターの一貫性やブランド資産の制作に最適です。

FLUX Kontext Multiは何枚の参照画像を使用できますか?

FLUX Kontext Multiは最大4枚の参照画像を同時に処理できます。これにより、商品写真・スタイル参照・背景参照・追加のコンテキストを1回の生成で組み合わせることが可能です。

KontextのProとMax級の違いは何ですか?

Pro級は速度に最適化されており、反復作業に適しています。Max級はより精細なディテールと参照への高い忠実度を持つ、最高品質の出力を生成しますが、生成にはより時間がかかります。

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