Black Forest Labs发布的FLUX.1 Kontext模型，基于流匹配架构，支持上下文内图像生成，允许用户通过文本和图像提示，实现无缝的视觉概念提取与修改。该模型在对象修改、风格转换、背景替换等多项图像编辑任务中表现出色，性能优于现有开源及闭源模型。目前，FLUX.1-Kontext-dev已开源，用户可通过HyperAI超神经官网教程一键部署体验。

🖼️ FLUX.1 Kontext是一款基于流匹配架构的图像生成模型，它能够同时接受文本和图像提示，实现上下文内图像生成。

🛠️ 该模型支持多种编辑任务，包括对象修改、风格转换、背景替换、角色一致性编辑和文本编辑等，无需复杂描述即可完成。

🚀 FLUX.1 Kontext在性能上表现优异，在KontextBench上的人工评测中，其表现优于现有开源及闭源模型，成为图像生成模型的新标杆。

💡 FLUX.1-Kontext-dev已开源，用户可以通过HyperAI超神经官网教程一键部署体验，仅凭12B参数规模便实现了媲美GPT-image-1等闭源模型的高性能。

💻 用户可以在HyperAI超神经平台上，通过上传图片、输入提示词、设置参数并点击“Run”来生成图像。

一句话 P 图的时代终于来了。

2025 年 5 月底，沉寂已久的 Black Forest Labs 发布了新模型 FLUX.1 Kontext，并于近日宣布开源。其基于流匹配架构，支持上下文内图像生成，可以同时使用文本和图像进行提示，并无缝提取和修改视觉概念，从而生成新的、连贯的图像。从功能的角度来看，FLUX.1 Kontext 能够在无需复杂描述的情况下实现多种编辑任务，包括对象修改、风格转换、背景替换、角色一致性编辑和文本编辑等。

此外，FLUX.1 Kontext 在扩展功能的同时还极大地提高了性能。在 KontextBench 上的人工评测显示，FLUX.1 Kontext 在多数类别中表现优于现有开源及闭源模型，可以说 FLUX.1 Kontext 已成为了图像生成模型里的新标杆。

六项上下文图像生成任务中的测评

值得注意的是，其近日开源的 FLUX.1-Kontext-dev 仅凭 12B 参数规模便实现了媲美 GPT-image-1 等一众闭源模型的高性能。目前，「FLUX.1-Kontext-dev：文本驱动的一键图像编辑」已上线至 HyperAI超神经官网的「教程」板块，点击下方链接即可一键部署。

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教程链接： go.hyper.ai/alhgi

Demo 运行

1.进入 hyper.ai 首页后，选择「教程」页面，并选择「FLUX.1-Kontext-dev：文本驱动的一键图像编辑」，点击「在线运行此教程」。

2.页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。

3.选择「NVIDIA RTX A6000」以及「PyTorch」镜像，OpenBayes 平台提供了 4 种计费方式，大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」，点击「继续执行」。新用户使用下方邀请链接注册，可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费时长！

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4.等待分配资源，首次克隆需等待 2 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」旁边的跳转箭头，即可跳转至 Demo 页面。请注意，用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。

效果演示

进入模型页面后，首先上传一张图片，然后输入生成图片的提示词，设置好参数，最后点击「Run」生成。

注：项目提示词仅支持英语。

图源：X 平台用户 ( fan ) Elonmusk

以上就是 HyperAI超神经本次推荐了教程，欢迎大家点击下方链接体验：

教程链接： go.hyper.ai/alhgi