Flux Kontext Pro — Pro Pack на RunComfy

Black Forest Labs' Flux 1 Kontext Pro — однореференсное точное локальное редактирование изображений — на RunComfy Model API. Высокий контроль промпта, стабильные результаты, высокая точность.

runcomfy.com

npx skills add agentspace-so/runcomfy-skills --skill flux-kontext -g

Когда выбирать эту модель

Требования

1. RunComfy CLI — npm i -g @runcomfy/cli
2. Аккаунт RunComfy — runcomfy login (device-code через браузер)
3. CI/контейнеры — RUNCOMFY_TOKEN=<token>

Эндпоинт и схема

blackforestlabs/flux-1-kontext/pro/edit

Схема намеренно минималистична — Kontext опирается на промпт + один референс. Для мультиизображений или веб-заземлённых правок — Nano Banana Edit.

Вызов

По умолчанию — локальная правка, всё остальное сохранено

runcomfy run blackforestlabs/flux-1-kontext/pro/edit \
  --input '{
    "prompt": "Keep the person'\''s face, pose, and clothing unchanged. Add an orange umbrella in her left hand and a slight smile.",
    "image": "https://.../portrait.jpg"
  }' \
  --output-dir /абсолютный/путь

С seed для воспроизводимых вариантов

runcomfy run blackforestlabs/flux-1-kontext/pro/edit \
  --input '{
    "prompt": "Keep the bottle, label, and lighting unchanged. Replace the brand text on the label from \"ALPHA\" to \"AURA\".",
    "image": "https://.../bottle.jpg",
    "seed": 42
  }' \
  --output-dir /абсолютный/путь

Советы по промптингу

Одна декларативная инструкция. Kontext лучше всего работает с промптами вида: "She is now holding an orange umbrella and smiling". Повелительное наклонение, одно изменение.

Сначала сохранение. Начинайте с "Keep [identity / pose / framing / brand] unchanged." Потом изменение. Модели соблюдают то, что указано в начале.

Только один референс. Нет мультиизображенного разворачивания. Если несколько референсов — решите, какой основной, и передайте его. Для мультиизображенных потоков — Nano Banana Edit.

Итерируйте маленькими изменениями. Если Kontext дрейфует, разбейте составную правку на последовательные однокомандные проходы.

Антипаттерны: составные промпты («change A and add B and remove C»); несколько исходных изображений; пассивный залог в промпте; запрос новой композиции без исходного изображения.

Сильные стороны

Ограничения

• Только одно исходное изображение — для мультиизображенных потоков используйте Nano Banana Edit (1–20)
• Составные промпты дрейфуют — разбивайте на последовательные проходы
• Для многоязычного / встроенного редактирования текста обычно выигрывает GPT Image 2 edit

Коды выхода