在数字创意领域，图像编辑的效率与精准性一直是设计者和开发者追求的目标。Black Forest Labs 推出的 FLUX.1 Kontext Dev ，以其突破性的多模态图像编辑能力，颠覆了传统工作流，基本能够淘汰 80% 的传统图像处理流程。这款拥有 120 亿参数 的开源扩散变压器模型，不仅支持文本与图像的联合输入，还能智能理解图像上下文，实现前所未有的精确编辑和角色一致性。本文将带你深入了解 FLUX.1 Kontext Dev 的核心功能、独特优势以及多样化应用场景。
FLUX.1 Kontext Dev 是什么？
FLUX.1 Kontext Dev 是 Black Forest Labs 专为开发者、研究人员和高级用户打造的开源图像编辑模型。与传统的文本到图像（T2I）模型不同，Kontext 能够同时处理文本和图像输入，通过深度上下文理解，实现精准的图像编辑。它不仅保留了 FLUX.1 Kontext 套件的全部核心能力，还提供了在本地机器运行的灵活性，免去了对云端 API 的依赖，为实验和定制化开发提供了无限可能。
核心特性
FLUX.1 Kontext Dev 的核心在于其多模态处理能力和对图像细节的精准把控。以下是其主要特点：
- 角色一致性：在多场景、多环境编辑中，保持图像中人物或物体的独特特征，例如面部细节、服饰风格等，确保多次编辑后仍高度一致。
- 局部编辑：针对图像中的特定区域或对象进行精确修改，而不影响整体构图或其他部分。
- 风格参考与转换：根据文本提示，生成新颖场景，同时保留参考图像的独特风格，或实现风格迁移。
- 图像文字编辑：直接修改图像中的文本内容，轻松实现海报、广告等内容的快速更新。
- 构图控制：精准调整画面构图、相机角度和角色姿态，满足多样化的创意需求。
- 快速推理：高效的生成与编辑速度，极大缩短创作周期。
- 本地运行：完全在本地机器上运行，赋予开发者更高的灵活性和数据隐私保障。
FLUX.1 Kontext Dev 在保持高保真度和速度的同时，提供了更强的实验自由度，适合需要深度定制的场景。
为什么选择 FLUX.1 Kontext Dev？
FLUX.1 Kontext Dev 的独特优势在于其对上下文的智能理解和多模态输入的支持。传统图像编辑工具往往需要繁琐的手动操作或多款软件配合，而 Kontext 通过深度学习技术，将复杂的编辑任务简化为几次简单的文本或图像输入。无论是快速原型设计、艺术创作，还是专业级图像处理，Kontext 都能大幅提升效率。
与传统工作流的对比
传统图像编辑工作流通常涉及多个步骤：从 Photoshop 的手动修图到 AI 辅助工具的风格迁移，每一步都需要大量时间和专业技能。而 FLUX.1 Kontext Dev 通过集成化的多模态处理，省去了 80% 的重复性工作。例如：
- 单一工具完成复杂任务：无需在不同软件间切换，Kontext 能一次性完成从对象修改到风格转换的全部操作。
- 智能上下文理解：模型能够"理解"图像内容，自动识别需要修改的区域，减少手动标注时间。
- 高效迭代：多次编辑后仍保持角色和场景一致性，避免传统编辑中的"漂移"问题。
应用场景展示
FLUX.1 Kontext Dev 的多功能性使其适用于多种创意场景，以下是一些案例示范：
- 图像编辑
修改发型、发色、服饰，或替换背景，甚至让角色微笑或手持特定产品，所有操作都能保持极高的角色一致性。例如，更换人物的发型
给人物添加上眼镜
去除图像上多余的内容
当然换衣服肯定也是可以的，这里就不做多余展示。不要说换衣服了，不穿衣服都可以。但是不会考虑这部分内容教程。
- 图片风格转换
将照片转换为油画、卡通或赛博朋克风格，同时保留原始图像的构图和细节。
- 老照片修复
修复模糊、破损的老照片，恢复清晰度和色彩，同时保持原始人物特征。
- 多图融合
将多张图像无缝融合，创造全新的场景或故事画面，适用于广告设计或电影预览。
提示词：A woman takes a selfie with her phone while standing on a skyscraper.
提示词：The two characters are running together on the prairie. Maintain the character proportions of these two characters
- 风格参考与二次创作
基于参考图像的风格，生成全新的创意内容。
- 图像文字编辑
快速修改海报或广告中的文字内容，无需重新设计整个图像。
- 人物、场景、服饰一致性
在多步编辑中，确保人物面部、场景背景和服饰细节高度一致，适合虚拟角色设计或品牌形象维护。 - 提取线稿与上色
从照片中提取线稿，或为手绘线稿自动上色，加速插画创作流程。 - 重打光
调整图像的光影效果，例如从日光场景转换为夜景，或改变光源角度，增强画面氛围。
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我创建的flux kontext镜像地址是
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部署镜像也很简单，之前的教程可以参考
安装包、模型获取
公众号 InnoTechX
下面回复 "kontext" 即可
本地部署教程
1.先下载官方整合的ComfyUI一键包 ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z，解压，这些内容可以在我分享的网盘找到。
2.下载ComfyUI Manager，解压，然后你的文件夹就会有这四个文件了（如果你不需要Manager，直接看第4步）
3.把ComfyUI Manager解压后的文件夹放入到 ComfyUI的 custom_nodes里面
4.然后我们就可以进入ComfyUI一键包，启动项目了，双击 run_nvidia_gpu.bat
5.启动成功后，就会自动打开 http://127.0.0.1:8188/ 进入ComfyUI界面。然后点击工作流，浏览模版
找到Flux -> Flux Kontext dev(Basic)，点击进入模版工作流
会提示有模型没有下载，你可以直接点击模型旁边的下载按钮，把模型下载下来，这些我也会放到网盘。
然后把模型按照图片上，分类放入。
6.关掉之前的cmd窗口，重新点击 run_nvidia_gpu.bat 启动。然后就可以直接 选择图片上传，再Prompt提示词输入你的要求，点击运行即可。
右上角和底部状态栏都会有进度提示
Kontext提速教程
现在没有提速的情况下，我的显卡是4070TISuper 16G 需要47秒生成一张图。使用加速插件和模型可以提高到17秒就能生成一张图。虽然加速对于模型的精度肯定是有一些影响，但是无伤大雅。
未加速前
加速后
1.Manager中搜索nunchaku
搜索 nunchaku，点击install。
下方日志会有安装依赖包的进度，你只需等待即可。
最终观察到nunchaku依赖安装失败，nunchaku安装比较复杂，可以选择编译好的wheel来安装
2.先在Manager中查看你安装的 nunchaku 版本。
搜索nunchaku，看到版本是0.3.3
3.去下载编译好的 nunchaku 轮子安装 下载网址如下
如何查看你需要的版本呢？也很简单，进入到你解压的目录ComfyUI_windows_portable_nvidia\ComfyUI_windows_portable\python_embeded
把红框中的内容全选，改成cmd后按Enter回车键
输入python -V可以得到python版本
输出python -m pip show torch 可以得到torch版本 2.7
然后综合信息，Manager的nunchaku插件版本是0.3.3，torch是2.7所以我们要下载 0.3.1 torch 2.7 cp312
nunchaku-0.3.1%2Btorch2.7-cp312-cp312-win_amd64.whl这个
下载后把这个文件放到嵌入式的python包里面，如下图
然后一样是切出cmd，在上面选中的地址栏输入cmd按enter回车键。输入
python.exe -m pip install nunchaku-0.3.1%2Btorch2.7-cp312-cp312-win_amd64.whl
你的指令可能不一样，但是都是 python.exe -m pip install + 你下载的轮子名字。
看到下面红色框的输出就是成功安装了
4.下载nunchaku支持的对应模型，以及Lora模型
nunchaku-flux.1-dev 模型下载
20系30系40系这里基本选int4，如果是50系列显卡，需要选择fp4，下载你对应的模型即可。我是40系显卡，下载这个 svdq-int4_r32-flux.1-dev.safetensors 即可
Lora模型下载
下载完把这个名字最好修改成 FLUX.1-Turbo-Alpha.safetensors，因为以后你可能用到其他模型，你都不知道你之前下载的这个模型是干嘛的，所以修改好名称便于自己辨别。
5.把下载好的模型放到ComfyUI中的models目录
nunchaku-flux.1-dev模型放置
lora模型放置
6.再次回到之前的启动目录启动即可
7.需要把加载器修改成nunchaku的，以及添加Lora减少步数。（这里需要修改工作流，如果不熟悉的朋友可以直接找到下面的如何导入工作流文件，直接使用，我会把工作流文件放在网盘）
把这个UNet加载器先删除掉
然后在节点库中搜索 nunchaku
把nunchaku DiT Loader拉到刚才的位置
选择好使用的模型 nunchaku-flux.1-dev
然后把loRa Loader拉到旁边，选择好使用的模型
把鼠标放到红色方框位置，点击左键，拉动到lora节点去。关联起来
再把Lora节点关联到K采样器
到此，加速插件就配置完成，工作流也修改完成，你就可以上传图片，输入prompt，愉快的玩耍了。
如何导入工作流文件
点击左上角的工作流，然后点击打开。
选择你下载好的json工作流文件即可
