
Flux Kontext Max, Rivya का अधिक नियंत्रण देने वाला FLUX इमेज एडिटर है, जो प्रॉम्प्ट-गाइडेड प्रोडक्ट एडिट, स्टाइल बदलाव और भारी आर्ट डायरेक्शन के लिए उपयोगी है, खासकर जब Kontext Pro पर्याप्त न हो।

उदाहरण आउटपुट
उदाहरण; बनाने वाले मॉडल की पुष्टि नहीं हुई है · स्याही-शैली गुआंगझोउ मिनिएचर 3D पोस्टर का पूर्वावलोकन, जो कंपोज़िशन, संपादन योग्य विवरण, विज़ुअल हाइरार्की और ब्रांड-सुरक्षित प्रोडक्शन सीमाओं पर केंद्रित है।
टेक्स्ट से इमेज · इमेज से इमेज

उदाहरण आउटपुट
उदाहरण; बनाने वाले मॉडल की पुष्टि नहीं हुई है · स्याही-शैली गुआंगझोउ मिनिएचर 3D पोस्टर का पूर्वावलोकन, जो कंपोज़िशन, संपादन योग्य विवरण, विज़ुअल हाइरार्की और ब्रांड-सुरक्षित प्रोडक्शन सीमाओं पर केंद्रित है।
इनके लिए उपयोगी
समर्थित
ऑनलाइन परीक्षण
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प्रॉम्प्ट की शुरुआत
मॉडल प्रमाण
ऊपर ऑनलाइन परीक्षण इस्तेमाल करें, फिर Studio में ज्यादा क्रेडिट खर्च करने से पहले अंतिम रूप, लय और कार्य के लिए उपयुक्तता समझने के लिए इन उदाहरणों की तुलना करें।

मुख्य नमूना
स्याही-शैली गुआंगझोउ मिनिएचर 3D पोस्टर का इमेज पूर्वावलोकन, जिसमें विषय, कंपोज़िशन, शैली दिशा और पुनः उपयोग योग्य आउटपुट संरचना दिखाई गई है।
इनपुट
प्रॉम्प्ट + वैकल्पिक इमेज
किस पर ध्यान दें
स्याही-शैली गुआंगझोउ मिनिएचर 3D पोस्टर का इमेज पूर्वावलोकन, जिसमें विषय, कंपोज़िशन, शैली दिशा और पुनः उपयोग योग्य आउटपुट संरचना दिखाई गई है।
प्रति उपयोग क्रेडिट
per_image · default=8 · ⌈total⌉
यह मॉडल क्यों काम करता है
Rivya पर जनरेशन और एडिटिंग दोनों के लिए तय 8-credit pricing
कठिन प्रॉम्प्ट या एडिट कार्यों के लिए उच्च-स्तर का Kontext tier
text-to-image और one-image editing के लिए एक ही मॉडल प्रोजेक्ट
सबसे उपयुक्त कार्य
मॉडल प्रमाण
चुनाव के लिए उपयुक्तता
चुनाव के लिए उपयुक्तता
Flux Kontext Max के अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
Flux Kontext Max का उपयोग चुनौतीपूर्ण कैंपेन स्टिल, उत्पाद या फ़ैशन रीटच और मजबूत प्रॉम्प्ट पालन वाले ब्रांड कॉन्सेप्ट फ़्रेम के लिए करें। Rivya पर जनरेशन और एडिटिंग दोनों की लागत तय 8 क्रेडिट है। काम सरल हो और हर प्रयास की लागत अधिक मायने रखे, तो Kontext Pro चुनें।
Rivya पर Flux Kontext Max अभी text to image और image to image को support करता है। यह एक संदर्भ इमेज भी ले सकता है।
फ़्रेम का आकार और एक्सपोर्ट फ़ॉर्मेट तय करें, वॉटरमार्क व्यवहार जांचें और साफ़ बताएं कि एडिट में कौन-से विज़ुअल विवरण बने रहने चाहिए। Max तब सबसे उपयोगी है जब स्रोत इमेज और ब्रीफ़ इतने मजबूत हों कि उच्च-फ़िनिश वाले नतीजे का मूल्यांकन किया जा सके।
Rivya पर Flux Kontext Max की लागत हर जनरेशन के लिए 8 क्रेडिट से शुरू होती है। इसे ऐसे महत्वपूर्ण कैंपेन, उत्पाद या फ़ैशन विज़ुअल के लिए चुनें जिसे उच्च-स्तरीय एडिट की जरूरत हो। नियमित वैरिएंट और शुरुआती परीक्षण के लिए Pro चुनें।
Flux Kontext Max तब चुनें जब आपको Rivya पर जनरेशन और एडिटिंग दोनों के लिए तय 8-credit pricing और कठिन प्रॉम्प्ट या एडिट कार्यों के लिए higher-end Kontext tier चाहिए। अगर आप अभी दिशा सीमित कर रहे हैं, तो हल्के draft option से शुरू करें।
यहां से तब शुरू करें जब पहला run किसी महत्वपूर्ण कैंपेन स्टिल में मुख्य विजुअल की बारीक सुधार, अधिक महत्व वाले प्रोडक्ट या फैशन रीटच पास, और अधिक मांग वाले प्रॉम्प्ट से बनने वाले ब्रांड कॉन्सेप्ट फ्रेम के लिए हो। इससे पहला run व्यावहारिक रहता है: लंबे project में बदलने से पहले input, direction और output quality यहीं जांच लें।
यह page अभी text to image और image to image को support करता है। इससे आप साफ first result लेकर judge कर सकते हैं कि महत्वपूर्ण कैंपेन स्टिल में मुख्य विजुअल की बारीक सुधार के लिए काम prompt से, मौजूदा image से, या mixed reference setup से शुरू करना बेहतर है। आप एक संदर्भ इमेज भी ला सकते हैं।
Run करने से पहले मुख्य checks फ्रेम आकार, export format और watermark handling हैं। आम तौर पर यही तय करते हैं कि first result इतना करीब है या नहीं कि आप setup को जरूरत से ज्यादा भारी किए बिना Flux Kontext Max पर महत्वपूर्ण कैंपेन स्टिल की बारीक सुधार की ओर iteration जारी रख सकें।
Page public है, लेकिन actual first image run अभी भी sign in के पीछे gated है। Rivya अभी pricing को हर जनरेशन पर 8 credits से दिखाता है। आप पहले prompt, aspect ratio और reference images तैयार कर सकते हैं, फिर generate करने के लिए तैयार होने पर sign in करें।
इस page पर तब तक रहें जब तक आप initial prompt, reference setup और यह validate कर रहे हों कि Flux Kontext Max पर first result आपको महत्वपूर्ण कैंपेन स्टिल की बारीक सुधार के करीब ला रहा है या नहीं। जब काम को saved history, repeated image revisions, asset management या उसी material के आसपास लंबे visual project की जरूरत हो, तब full Studio खोलें।
विकल्पों की तुलना करें
टेक्स्ट से चित्र बनाएं या अधिकतम 16 संदर्भ चित्रों से संपादित करें। 1K, 2K या 4K और स्वचालित, पारदर्शी या अपारदर्शी पृष्ठभूमि चुनें।
इस पर क्यों विचार करें
जब क्रेडिट नोट आपकी अगली जनरेशन के अनुकूल हो, तो इस पर विचार करें: per_image · 1K=3 · 2K=10 · 4K=16 · ⌈total⌉।
टेक्स्ट से चित्र बनाएं या अधिकतम 16 संदर्भ चित्रों से संपादित करें। 1K, 2K या 4K और स्वचालित, पारदर्शी या अपारदर्शी पृष्ठभूमि चुनें।
इस पर क्यों विचार करें
जब क्रेडिट नोट आपकी अगली जनरेशन के अनुकूल हो, तो इस पर विचार करें: per_image · 1K=3 · 2K=10 · 4K=16 · ⌈total⌉।
Rivya पर OpenAI का नया GPT Image मॉडल, जिसमें टेक्स्ट-से-इमेज, इमेज-से-इमेज, अधिकतम 16 संदर्भ इमेज और 1K / 2K / 4K के स्पष्ट क्रेडिट स्तर मिलते हैं।
इस पर क्यों विचार करें
जब क्रेडिट नोट आपकी अगली जनरेशन के अनुकूल हो, तो इस पर विचार करें: per_image · 1K=3 · 2K=5 · 4K=8 · ⌈total⌉।
उदाहरण; बनाने वाले मॉडल की पुष्टि नहीं हुई है · ऐतिहासिक फील्ड दृश्य रेफ़रेंस एडिट का पूर्वावलोकन, जो कंपोज़िशन, संपादन योग्य विवरण, विज़ुअल हाइरार्की और ब्रांड-सुरक्षित प्रोडक्शन सीमाओं पर केंद्रित है।
ऐतिहासिक फील्ड दृश्य रेफ़रेंस एडिट का इमेज पूर्वावलोकन, जिसमें विषय, कंपोज़िशन, शैली दिशा और पुनः उपयोग योग्य आउटपुट संरचना दिखाई गई है।

उदाहरण; बनाने वाले मॉडल की पुष्टि नहीं हुई है · इंद्रधनुषी कांच उत्पाद डिस्प्ले का पूर्वावलोकन, जो कंपोज़िशन, संपादन योग्य विवरण, विज़ुअल हाइरार्की और ब्रांड-सुरक्षित प्रोडक्शन सीमाओं पर केंद्रित है।
इंद्रधनुषी कांच उत्पाद डिस्प्ले की पूर्वावलोकन इमेज, जिसमें विषय, कंपोज़िशन, शैली दिशा और पुनः उपयोग योग्य आउटपुट संरचना दिखाई गई है।
सबसे उपयुक्त कार्य
कार्य ऐसा हो तो इसका उपयोग करें
स्पष्ट तथ्य
प्रदाता
Black Forest Labs
श्रेणी
इमेज
क्षमताएँ
टेक्स्ट से इमेज · इमेज से इमेज
क्रेडिट मॉडल
per_image · default=8 · ⌈total⌉
इनपुट रास्ता
प्रॉम्प्ट + वैकल्पिक इमेज
प्रॉम्प्ट सेटअप
अंग्रेज़ी प्रॉम्प्ट या ऑटो अनुवाद
डेवलपर एक्सेस
Flux Kontext Max में कॉल किए जा सकने वाले Public API मोड हैं, लेकिन संदर्भ मीडिया मोड को अभी Files API अपलोड समर्थन चाहिए। सबमिट करने से पहले मॉडल संदर्भ देखें।