能够凭据编纂指令直接更改现有图像 ，以及进行精确的本地和全局编纂不用做任何微调 ，就能直接引用里面的人物角色、风格形状和物品元素。允许用户通过屡次陆续编纂优化图像,同时将视觉漂移降到最低。专门为NVIDIA Blackwell进行了权沉优化
与现有的文本到图像模型分歧 ，FLUX.1 Kontext系列执行高低文图像天生 ，能够直接使用文本和图像进行提醒 ，并无缝提取和批改视觉细节。
首先模型架构上 ，仍旧基于的是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。
象征序列构建：图像通过冻结的FLUX自动编码器 ，编码成潜在的高低文图像象征 ，并输入到模型的视觉流中。位相信息编码：通过三维旋转地位嵌入（3D RoPE）对位相信息进行编码 ，为高低文象征的嵌入提供恒定偏移量。并将其视作为虚构功夫步 ，以清澈分离高低文和指标块 ，同时维持它们的内部空间结构。
最终得到的FLUX.1 Kontext[dev]模型蕴含120亿参数 ，能够更专一于编纂工作 ，支持迭代编纂 ，能够在各类场景和环境中保留角色特点 ，并允许用户进行精确的部门或全局编纂。
尝试引入自研的KontextBench基准进行模型机能验证 ，该基准蕴含1026个图像-提醒对 ，涵盖部门编纂、全局编纂、角色参考、风格参考和文本编纂五个工作类别。
另表 ，FLUX.1 Kontext[dev]还专门针对新的NVIDIA Blackwell架构进行了TensorRT权沉优化 ，能够在维持高质量的图像编纂机能的同时 ，极大地提高推理速度并削减内存使用量。
在现实用户的反馈中 ，也发现FLUX.1 Kontext[dev]的推理速度较前代提升了4至5倍 ，模型在NVIDIA H100 GPU上运行 ，通常5秒内可能实现 ，在Replicate上的运行成本约为0.0067USD ，或每1USD运行149次。
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