FLUX.1 Kontext图像生成模型发布：12B参数对标GPT-4o，支持消费级GPU推理与高级图像编辑

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## （多段落组成）：

1. 图像生成与编辑新突破：FLUX.1 Kontext[dev]正式开源

近日，Black Forest Labs推出了全新的图像模型——FLUX.1 Kontext[dev]，这是一款专为图像编辑而设计的高性能模型。尽管参数仅为120亿（12B），却在性能上可媲美GPT-image-1等主流闭源模型，甚至被网友称为“图像界的DeepSeek”。

该模型不仅支持本地与全局编辑，还能直接运行于消费级硬件之上，大大降低了使用门槛。用户可以通过简单的文本指令，实现如删除小狗、为小老鼠添加胡须、修改背景或添加文字等多种图像操作。

2. 支持多次迭代编辑，细节控制更精准

FLUX.1 Kontext[dev]的一大亮点是其多轮连续编辑能力，用户可以不断调整指令，直到图像达到理想效果。例如，可以让画面中的角色穿上不同服饰、更换场景背景，甚至打造一个“酒吧最靓的小哥”形象。

这种编辑方式无需额外微调，即可保留原有角色特征和风格样式，同时最大程度减少视觉漂移问题，确保每次修改都精准可控。

3. 社区试用反响热烈，创意玩法层出不穷

自发布以来，开发者社区迅速响应并尝试各种应用场景。有用户为“旅行青蛙”配上墨镜和毛衣，也有爱好者将动漫角色导入模型中进行个性化定制。更有脑洞大开者结合LoRA技术，开发出一款Kontext风格化的肖像制作APP。

此外，该模型现已全面兼容ComfyUI平台，并提供免费API接口供用户在线体验。只需上传图片，即可轻松完成图像编辑任务。

4. 技术架构解析：轻量高效背后的秘密

FLUX.1 Kontext[dev]基于FLUX.1系列模型构建，采用整流流Transformer架构，融合双流块与单流块结构，在图像自动编码器的潜在空间中训练。

通过以下两项关键技术优化，提升了模型表现力与推理效率：

– 标记序列构建：利用冻结的FLUX自动编码器对图像进行编码，输入至视觉流中。
– 位置信息编码：引入三维旋转位置嵌入（3D RoPE），有效分离上下文与目标块，保持空间结构一致性。

训练方面则采用整流流匹配损失函数，并在LADD（潜在对抗扩散蒸馏）策略下进一步优化采样效率与图像质量。

5. 性能测试亮眼，推理速度大幅提升

为了评估FLUX.1 Kontext[dev]的实际表现，官方推出了一套名为KontextBench的测试基准，涵盖局部/全局编辑、角色参考、风格迁移及文本编辑五大类任务。

结果显示，该模型在多项指标上均优于当前主流开放与闭源模型，包括Bytedance Bagel、HiDream-E1-Full以及GPT-image-1等。

值得一提的是，FLUX.1 Kontext[dev]还针对NVIDIA Blackwell架构进行了TensorRT权重优化，显著提升了推理速度与内存效率。在H100 GPU上，平均处理时间不超过5秒，每美元成本可执行约149次推理。

不过，部分用户反馈在MacBook Pro等设备上运行时仍存在延迟问题，单次迭代耗时约1分钟左右。

6. 多种权重格式选择，适配不同需求

为了满足不同用户的使用场景，官方提供了BF16、FP8和FP4三种TensorRT权重变体，用户可根据实际需求灵活选择速度、质量和资源消耗之间的平衡点。

这一设计不仅提升了模型在不同硬件上的适应性，也使其成为当前最具实用价值的开源图像编辑方案之一。

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本文来源： 量子位【阅读原文】