FLUX.1 Kontext: 最強のAI画像生成器で実現する革新的な画像生成と編集

1. 引言
   今日、Black Forest LabsはFLUX.1 Kontextモデルを正式にリリースしました。これは生成的流マッチングモデルのセットであり、画像生成と編集の機能を同時に実現します。このリリースは、AI画像生成分野において重要な進展を示しており、特に文脈を考慮した画像処理の分野での進化を象徴しています。Flux Kontextモデルのリリースは、AI画像生成と編集の領域において重要な意義を持っています。従来のテキストから画像へのモデルとは異なり、Flux Kontextは本当に「文脈において」画像生成を実現し、ユーザーはテキストと画像を同時にプロンプトとして使用し、視覚的な概念をシームレスに抽出・修正し、新しい一貫したレンダリング効果を生成することができます。この能力により、クリエイターは画像生成と編集プロセスをより正確かつ直感的に制御でき、AIによる創作の効率と質を大幅に向上させることができました。

2. Flux Kontextモデルの概要
   FLUX.1 Kontextは、生成的流マッチングモデルのセットであり、従来のテキストから画像モデルの重要な拡張を示しています。Black Forest Labsの公式発表によると、このモデルシリーズには、異なる使用ニーズとシナリオに最適化された3つの異なるバージョンが含まれています。

3. FLUX.1 Kontext [pro] - 高速な画像編集の先駆的モデル。これは統一されたモデルで、局所的な編集、生成的文脈の修正、従来のテキストから画像生成の機能を提供し、FLUX.1の象徴的な高品質を持っています。FLUX.1 Kontext [pro]は、テキストと参照画像の両方を入力として処理し、特定の画像領域に対する局所的な編集と全体の複雑な変換をシームレスに実現します。このモデルは、前の先端モデルよりも1桁速く動作し、編集の先駆者となりました。これは、ユーザーが多段階の編集を通じて以前の編集を間に挟んで構築できる最初のモデルであり、異なるシーンや視点でのキャラクター、アイデンティティ、スタイル、ユニークな特徴の一貫性を維持します。

4. FLUX.1 Kontext [max] - 高速での最大性能。このモデルは、高度なプロンプトの遵守とレイアウト生成能力を大幅に改善し、一貫した編集機能を提供しながら速度を犠牲にしません。

5. FLUX.1 Kontext [dev] - オープンウェイトの蒸留されたバージョンのKontext。これは軽量の12B拡散トランスフォーマーで、カスタマイズ使用に適しており、以前のFLUX.1 [dev]推論コードと互換性があります。このバージョンは現在、プライベートテスト段階にあり、主に研究とセキュリティテストに使用されています。
   
   
   

FLUX.1 Kontextのコア技術アーキテクチャは、生成的流マッチングに基づいています。従来の拡散モデルとは異なり、流マッチングモデルは訓練と推論の両面で独自の利点を持ち、特に多モーダル入力（テキストと画像）の処理において優れています。Black Forest LabsのCEOで共同創業者のRobin Rombachによれば、「FLUX.1 Kontextは、単一のフローマッチングアーキテクチャ内での画像生成と編集を統一することで、従来の編集手法に対する根本的な変化を代表しています。シンプルな流マッチングの訓練を使用し、多段階の編集では最先端のキャラクターの一貫性を実現しながら、1MP解像度で3-5秒のインタラクティブ推論速度を維持します。これにより、以前は視覚的なドリフトや遅延の制約のために実現できなかった本当の反復的創造的ワークフローが可能となりました。」
従来のテキストから画像モデルとの最大の違いは「文脈における」画像生成能力にあります。従来のモデルは主にテキストプロンプトを受け入れ、新しい画像を生成しますが、Kontextはテキストと画像の入力を同時に理解・処理し、より正確な編集と生成を実現します。この能力により、ユーザーは簡単なテキスト命令を通じて入力画像を修正し、微調整や複雑な編集ワークフローなしで即時の画像編集を行うことができます。以下の画像は、単にテキストプロンプトを用いて生成され、例としては「クローズアップに変更」、「横顔に変更」、「うつむく」、「荒野を歩く」などがあります。[IMAGE_4]

3. 技術特長と革新点
   FLUX.1 Kontextモデルシリーズは、現在のAI画像生成と編集分野で際立ついくつかの画期的な技術特長と革新点を持っています。公式文書や技術レポートによれば、これらのコア特長には以下が含まれます：

• 文脈画像生成（In-context Image Generation）
  FLUX.1 Kontextの最も顕著な革新は、文脈を考慮した画像生成能力です。従来のモデルはテキストプロンプトのみを受け付けますが、Kontextはテキストと画像入力を同時に理解・処理し、より正確な編集と生成を実現します。この多モーダル流モデルは、最先端のキャラクターの一貫性、文脈理解、局所的な編集能力を強力なテキストから画像への合成と組み合わせます。
  
  Black Forest Labsの公式発表によると、「FLUX.1 Kontextは、従来のテキストから画像モデルの重要な拡張を示しています。即時のテキスト画像編集とテキストから画像生成を統一することで、最先端のキャラクターの一貫性、文脈理解、局所的な編集能力を組み合わせています。」
• キャラクターの一貫性（Character Consistency）
  Kontextは異なるシーンや環境において画像中のユニークな要素の一貫性を維持することができます。これは多段階の編集プロセスで特に重要であり、ユーザーはキャラクターのアイデンティティ、スタイル、ユニークな特徴を維持しながらシーンを複雑に変換できます。
  
  Replicateブログの評価では、「Kontextはキャラクターの一貫性を維持するのが優れており、一連の編集を経ても一貫性を保持することができます。明確な参照（例えば『短い黒髪の女性』）から始まり、内容に変化を与えることができます。設定、活動、スタイルを問わず、同じ人物を維持したい場合は、顔、表情、服装または他の重要な要素を言及するだけです。」
• 局所的編集能力（Local Editing）
  このモデルは画像内の特定の要素をターゲットにして修正を行い、他の部分には影響を与えません。この正確な局所的編集能力により、クリエイターは微細な調整や大きな変化を行いながら、画像の全体的な構造や文脈を維持することができます。
  
  BusinessWireの報告では、「このモデルは画像内の視覚的な概念を理解し、抽出し、複数のシーンでスタイルとキャラクターの一貫性を維持し、卓越した忠実度で局所的な編集を適用できることを強調しています。これにより、シームレスなビジュアルストーリーテリング、迅速なコンセプト作成、高度にターゲットを絞ったコンテンツ生成が可能になります。」
• スタイル参照（Style Reference）
  Kontextは、参照画像のユニークなスタイルを保持しつつ、テキストプロンプトに基づいて全く新しいシーンを生成することができます。この機能は、複数の画像間で一貫した視覚言語を維持する必要があるクリエイターにとって特に有用です。
  
• インタラクティブ速度（Interactive Speed）
  FLUX.1 Kontextモデルは画像生成と編集の両方で最小限の遅延を実現し、現在のリーダーモデル（例：GPT-Image）よりも8倍速く動作します。公式な性能評価によると、この速度の利点により、本格的な反復的創造的ワークフローが可能になります。Black Forest LabsのCEO、Robin Rombach氏は、「シンプルな流マッチング訓練を使用し、多段階の編集で最先端のキャラクターの一貫性を実現しながら、1MP解像度で3-5秒のインタラクティブ推論速度を維持します。これにより、以前は視覚的なドリフトや遅延の制約から実現できなかった本当の反復的創造的ワークフローが可能になりました。」
• 多段階の編集と反復能力
  Flux.1 Kontextは、ユーザーが指示を反復的に追加し、以前の編集に基づいて構築し、最小限の遅延で制作を行いながら、画像の品質とキャラクターの一貫性を維持します。この能力により、創作プロセスがより柔軟で直感的になります。Flux.1 Kontext [pro]では、ユーザーは画像を生成し、複数の「ラウンド」を通じて改善を行うことができます。以下は、私がテキストプロンプトを使用して元の画像を異なる角度、色、季節、環境で修正したものです。[IMAGE_13]
  
  
  
  
  

4. パフォーマンス評価と比較
   FLUX.1 Kontextモデルの性能を検証するため、Black Forest Labsは広範なパフォーマンス評価を行い、技術レポートに詳細な結果を公開しました。公式発表と技術レポートによれば、性能評価は主に以下のいくつかの側面に焦点を当てています：

• KontextBenchベンチマーク
  Black Forest Labsは、テキストから画像生成と画像から画像生成を対象としたベンチマークであるKontextBenchを編纂しました。このベンチマークは、クラウドソーシングされたリアルワールドのユースケースからのもので、テキスト編集、キャラクター保持を含む六つの文脈画像生成タスクをカバーしています。公式の評価結果によると、FLUX.1 Kontext [pro]はすべてのタスクで常に上位にランクインし、テキスト編集とキャラクター保持において最高得点を獲得しました。これは、画像の一貫性を保持し、編集指示を正確に実行する上で顕著な利点を持つことを示しています。[IMAGE_18]
  

• 競合他社モデルとの比較
  複数の評価によれば、FLUX.1 Kontextは現在市場でのリーダーモデル（例：OpenAIのGPT-Image）と比較して多くの利点を持っています：

1. 推論速度：公式データによると、FLUX.1 Kontextの推論速度は現在のリーダーモデルよりも8倍速く、テキストから画像生成や画像編集タスクの両方においてです。
2. 品質と性能：Replicateブログの評価では、「私たちのテストでは、Kontextが正確で優れた結果を提供することが分かりました。これはOpenAIの4o/gpt-image-1モデルよりも優れており、コストも低く（黄色の色合いもありません）。」
3. テキスト編集とキャラクター保持：KontextBenchテストにおいて、FLUX.1 Kontext [pro]はテキスト編集とキャラクター保持において最高得点を記録し、推論速度の面でも競合他社の先端モデルを常に上回りました。

• 美学、プロンプト遵守、レイアウト、リアリズム
  FLUX.1 Kontextはテキストから画像へのベンチマークテストにおいて、複数の品質次元で競争力のある性能を示しました。公式評価によれば、これらのモデルは美学、プロンプト遵守、レイアウト、リアリズムのベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮しました。特にFLUX.1 Kontext [max]バージョンは、プロンプト遵守とレイアウト生成能力をさらに改善し、一貫した編集機能を提供しながら速度を犠牲にしませんでした。これにより、精密なテキストレンダリングと高品質なレイアウトが必要なアプリケーションシーンで明らかな利点を持つことができます。[IMAGE_19]
  

5. 使用ガイドとヒント
   公式文書に基づく詳細な分析から、以下はFLUX.1 Kontextモデルの使用に関するベストプラクティスとヒントです：

• プロンプト作成のベストプラクティス
  FLUX Kontextを使用する際、プロンプトの質と正確性は出力結果に直接影響します。以下はいくつかの主要なプロンプト作成のヒントです：

1. 具体的に明確に：明確で詳細な言葉を使い、正確な色を指定し、視覚要素を正確に説明し、行動動詞を直接選択します。「より良くする」といったあいまいな言葉は避けましょう。
2. 簡単なものから始める：基本的な変更から始めます。小さな編集をテストし、その効果に基づいて構築します。Kontextは反復編集をサポートしているため、これを最大限活用できます。
3. 意識的に要素を保持：不変にすべき内容を明確に示します。「同じ顔特徴を保持」や「元の構図を保持する」といったフレーズを使用して、重要な要素を保護します。
4. 必要に応じて反復：複雑な編集を小さなステップに分解します。大きな変化は順番で行う方が管理しやすいです。
5. 主体に直接名前をつける：例えば「短い黒髪の女性」や「赤い車」といった説明的なフレーズを使用します。代名詞は避けるべきです。通常はあいまいです。
6. テキストは引用符でマークする：テキストを編集する際は正確に。 「'x'を'y'に置き換える」と書く方が一般的な指示よりも効果的です。
7. 構図を明確に制御：シーンを編集する際、カメラアングルや構図を保持するかを示すことが重要です。これにより意図しないレイアウトの変化を避けることができます。
8. 動詞を慎重に選ぶ：「変える」といった言葉は全くの再作成を引き起こす可能性がありますが、「調整」や「修正」といった言葉はより微妙な変更を暗示します。

• テキスト編集のヒント
  Kontextは画像内のテキストを直接編集でき、ロゴやポスター、ラベルをゼロから再作成する必要がありません。以下はテキスト編集に関する具体的な提案です：

1. 変更する正確なテキストを引用符でマークする：例えば、「'こんにちは世界'を'こんにちはKontext'に変更する」。
2. 読みやすいフォントを維持する：過度にスタイライズされたテキストはうまく機能しないことがあります。
3. 残すべき内容を明確にする：フォントスタイルを維持することが重要であれば、それを明記します。
4. 可能な限りテキストの長さを一致させる：長さの大きな変化は、望ましくない方法でレイアウトを変更する可能性があります。

• キャラクターの一貫性を維持する方法
  Kontextはキャラクターの一貫性を維持する点で優れています。以下はキャラクターの一貫性を維持するためのヒントです：

1. 明確な参照から始める：例えば「短い黒髪の女性」として、変化する内容を指定します。設定、活動、スタイルを問わず。
2. 残すべき内容を明確に：同じ人物を保持したい場合は、顔、表情、服装、または他の重要な要素を言及するだけです。
3. 背景やシーンを編集する際には、主体を一貫させる：主体が同じ位置、比率、ポーズにあるように明確にする必要があります。たとえば、「彼をビーチに置く」というだけではなく、「背景をビーチに変更しつつ、主体は同じ位置に完全に保持し、主体の配置やカメラアングル、構図、透視も同様とし、周囲の環境だけを置き換えます。」

• スタイル転送プロンプトの戦略
  スタイルを転送する際は、具体的に記述することが最良の結果につながります：

1. 正確なスタイルを指定する：「印象派の絵画」や「水彩画」のように、あいまいな「アートスタイル」ではなく。
2. 有名な芸術運動やアーティストを参照する：「ルネサンス」や「1960年代のポップアート」など。
3. スタイルを定義する重要な特徴を説明する：例えば「目に見える筆使いや、厚塗りの画質、豊かな色彩の深さ」。
4. 残すべき要素を明確にする：「元の構図を保持する」など。
   
   
   
   
   

• 多段階の編集に関する注意事項
  Flux.1 Kontextはユーザーに多段階の編集を許可しますが、以下の点に注意が必要です：

1. 過度の編集を避ける：公式文書によると、過度の多段階の編集は視覚的なアーティファクトを引き起こし、画像の質を低下させる可能性があります。

2. 各ラウンドの編集における指示をシンプルかつ明確に保つ：複雑な指示はモデルが特定のプロンプト要求を無視する原因となる可能性があります。

3. 多段階の編集で一貫した参照を保持する：例えば、常に主体を同じ方法で引用することで、一貫性を確保します。

4. 商業アプリケーションとアクセス性
   FLUX.1 Kontextモデルシリーズは、様々な規模の企業や開発者がその強力な画像生成および編集能力を活用できるよう、さまざまな商業応用手段とアクセス方法を提供します。

• パートナーシップと展開プラットフォーム
  FLUX.1 Kontext [max]およびFLUX.1 Kontext [pro]は、複数のプラットフォームで利用可能です：

1. クリエイティブプラットフォーム：KreaAI、Freepik、Lightricks、OpenArt、およびLeonardoAI

2. インフラストラクチャーパートナー：FAL、Replicate、Runware、DataCrunch、TogetherAI、およびComfyOrg
   また、Black Forest LabsはOpenArtおよびKreaAIとの優先データ収集において支持を得ています。

3. 制限と今後の発展
   FLUX.1 Kontextは画像生成と編集の分野で顕著な進展を遂げていますが、いくつかの制限があり、今後の発展の計画が提案されています。

• 既知の失敗例と制限
  Black Forest Labsの公式発表にある「失敗例」のセクションによると、FLUX.1 Kontextには現在の実装にいくつかの制限があります：

1. 多段階編集における視覚的劣化：過度の多段階編集が視覚的アーティファクトを引き起こし、画像品質を低下させます。公式文書には、例として「6回の反復編集の後、生成された内容は視覚的に劣化し、可視的なアーティファクトを含む」と示されています。
2. 指示遵守の不一致：モデルが指示に正確に従えない場合があり、稀に特定のプロンプト要求を無視することがあります。
3. 世界知識の制限：モデルの世界知識は依然として限られており、生成する文脈の正確な内容に影響する可能性があります。
4. 蒸留プロセスにおける視覚的アーティファクト：蒸留プロセスは、出力の忠実度に影響を及ぼす視覚的アーティファクトを引き起こす可能性があります。
   これらの制限は、FLUX.1 Kontextが現在の技術の最前線である一方で、多段階編集の安定性と世界知識の統合に関して改善の余地があることを示しています。

• 今後の発展のロードマップ
  Black Forest Labsは詳細なロードマップを明示していませんが、発表や技術レポートからいくつかの可能な発展方向を推測できます：

1. オープンソースモデルの公開リリース：FLUX.1 Kontext [dev]は現在プライベートテスト段階にあり、今後公開される予定です。これにより、より広範な研究コミュニティや開発者がこの技術にアクセスして改善できるようになります。
2. KontextBenchベンチマークのリリース：Black Forest Labsは、今後KontextBenchベンチマークを公開し、画像生成と編集モデルの評価に標準化されたツールを提供する予定です。
3. 多段階編集の安定性の改善：現在の多段階編集における視覚的劣化問題を考慮し、将来のバージョンは長期間の編集の安定性を向上させる可能性があります。
4. 世界知識の強化：モデルの世界知識を強化することは、文脈の正確性を向上させるための重要な方向性となるでしょう。
5. 動画生成への拡張：生成メディアの未来を推進するAIラボとして、Black Forest LabsはKontextの文脈認識能力を動画生成に拡張することを検討しているかもしれません。
   公式発表の結びには「私たちはまだ始まったばかりです」と記されており、Black Forest LabsがFLUXモデルシリーズの進展を続け、高度な機能、より広範な応用シナリオ、より深い技術統合を含むことを示唆しています。