可以根据编辑指令直接更改现有图像，以及进行精确的本地和全局编辑不用做任何微调，就能直接引用里面的人物角色、风格样式和物品元素。允许用户通过多次连续编辑优化图像,同时将视觉漂移降到最低。专门为NVIDIA Blackwell进行了权重优化
与现有的文本到图像模型不同，FLUX.1 Kontext系列执行上下文图像生成，可以直接使用文本和图像进行提示，并无缝提取和修改视觉细节。
首先模型架构上，依旧基于的是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。
标记序列构建：图像通过冻结的FLUX自动编码器，编码成潜在的上下文图像标记，并输入到模型的视觉流中。位置信息编码：通过三维旋转位置嵌入（3D RoPE）对位置信息进行编码，为上下文标记的嵌入提供恒定偏移量。并将其视作为虚拟时间步，以清晰分离上下文和目标块，同时保持它们的内部空间结构。
最终得到的FLUX.1 Kontext[dev]模型包含120亿参数，可以更专注于编辑任务，支持迭代编辑，可以在各种场景和环境中保留角色特征，并允许用户进行精确的局部或全局编辑。
实验引入自研的KontextBench基准进行模型性能验证，该基准包含1026个图像-提示对，涵盖局部编辑、全局编辑、角色参考、风格参考和文本编辑五个任务类别。
另外，FLUX.1 Kontext[dev]还专门针对新的NVIDIA Blackwell架构进行了TensorRT权重优化，可以在保持高质量的图像编辑性能的同时，极大地提高推理速度并减少内存使用量。
在实际用户的反馈中，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秒内能够完成，在Replicate上的运行成本约为0.0067USD，或每1USD运行149次。
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📸 王雷锁记者 邹儒 摄
20251207 💔 成色18k.8.35mb菠萝在技术层面，我们亟须提升大模型透明度，揭开“黑箱”面纱。这包括开发可解释AI工具、建立行为评估标准，让开发者与用户洞悉模型决策逻辑，及时修正偏差。同时，技术安全性和可靠性是智能发展的生命线。全球各方应携手制定治理框架与标准，提升大模型安全性、可靠性、可控性，确保其始终在人类掌控之中。此外，必须警惕并防范技术滥用。大模型能力强大，一旦误用可能引发深度风险，国际社会应协调一致构筑防线。WWW.17CAO.GOV.CN然而，这位同学却丝毫没有认识到自己的错误，依然趾高气扬地反驳道：“我就是没抽，谁让他当着全班学生的面冤枉我。”那神态，仿佛自己受了天大的委屈。
📸 袁明欣记者 杨文杰 摄
💔 记者肖赧：周而复始，有戏吗？教练的问题根本不是当下国足的主要矛盾，这么多年了，道理无需赘述，不太傻的人都清楚“症结”在哪里！其实还用得着研究、学习吗？7788.gov.cm
