Flux Kontext Dataset Generator

在 AI 图像编辑领域，FLUX.1-Kontext-dev 是一个强大的模型，尤其擅长基于文本指令对图像进行精细化调整。然而，与通用大模型（如 ChatGPT）相比，它在某些功能上仍有限制，例如缺乏自动化的数据生成能力。

为此，开发者推出了一款开源工具 —— Flux Kontext Dataset Generator，帮助用户快速构建高质量的“前后对比”图像对数据集，用于训练自定义的 Kontext LoRA 模型。

项目简介

Flux Kontext Dataset Generator 是一个轻量级、易用的开源工具，结合了 LetzAI 的图像生成能力和 OpenAI 的图像编辑 API，自动化完成以下流程：

1. 使用 LetzAI 生成初始图像（“Before”）
2. 调用 OpenAI 图像编辑接口 对图像进行指定变换（“After”）
3. 自动组织图像对队列，跟踪处理进度
4. 下载编号有序的图像对，便于后续训练使用

最终输出的数据格式简洁规范，可直接用于 LoRA 微调任务，特别适用于希望提升 Kontext 模型在特定风格或场景下表现的开发者和研究者。

核心功能

• ✅ 自动化图像对生成
  无需手动处理，系统自动完成“原始图 → 编辑图”的全流程。
• ✅ 支持批量处理
  可设置多个提示词，批量生成多组图像对，提升数据集构建效率。
• ✅ 结果有序管理
  所有输出图像按顺序编号（如 pair_001_before.png, pair_001_after.png），方便后续加载与配对。
• ✅ 开放源码 & 易于定制
  项目完全开源，支持本地部署和功能扩展，可根据需求集成其他图像生成/编辑服务。

典型应用场景

技术栈

该项目采用现代前端技术栈构建，具备良好的可维护性和扩展性：

• Vite：极速开发服务器与构建工具
• TypeScript：类型安全，提升代码可靠性
• React：组件化架构，逻辑清晰
• Tailwind CSS：原子化样式，高效 UI 开发
• shadcn-ui：基于 Radix UI 的可复用组件库，美观且一致

如何使用？

2. 本地开发（推荐进阶用户）

# 克隆仓库
git clone 

# 进入项目目录
cd 

# 安装依赖
npm i

# 启动开发服务器（支持热重载）
npm run dev

环境要求：Node.js + npm（建议使用 nvm 管理 Node 版本）

3. GitHub 在线编辑

• 导航到文件
• 点击右上角铅笔图标进行编辑
• 提交更改即可同步更新

4. 使用 GitHub Codespaces

• 点击仓库主页的 “Code” 按钮
• 选择 “Codespaces” → “New codespace”
• 在云端环境中直接开发，无需本地配置