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Kontext Max

Crea e ritocca immagini partendo da testo e da un’immagine di riferimento: mantieni stile, soggetto e dettagli coerenti, poi verifica il risultato prima di esportare o passare all’API.

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Come funziona

Crea immagini con Kontext Max in 3 passaggi

Da un'idea scritta a un'immagine finita: senza configurazione, senza plugin, senza Discord.

Passaggio 01 — Descrivi la tua immagine

Scrivi il tuo prompt e, se vuoi, aggiungi un'immagine di riferimento per guidare stile, composizione o soggetto.

Passaggio 02 — Scegli formato e quantità

Seleziona un rapporto d'aspetto (9:16, 21:9, 16:9, 4:3) e quante varianti creare in una volta (fino a 4). Genera un gruppo e tieni quelle che preferisci.

Passaggio 03 — Genera e scarica

Clicca su genera. Kontext Max restituisce le tue immagini in pochi secondi. Scarica quelle che ti piacciono oppure affina il prompt ed esegui di nuovo.

Genera e scarica
Cosa può fare

Come lavorare con Kontext Max

Dal prompt al risultato

Su Cleep AI si inserisce un prompt e, se serve, si carica un’immagine di base per guidare composizione e inquadratura. Per mantenere identità o stile, si aggiunge un riferimento (ad esempio volto o palette) e si avvia l’elaborazione. Il risultato si rifinisce con iterazioni brevi: si specificano elementi da preservare e cosa cambiare (sfondo, luce, outfit, testo in scena).

Dal prompt al risultato

Casi d’uso che richiedono coerenza, non solo creatività

Il modello è adatto a creatività per e-commerce e campagne: varianti di prodotto con lo stesso stile, set di immagini per ads e cover coerenti tra loro. Funziona bene anche per editing mirato: sostituzione sfondo, correzione di elementi indesiderati e adattamento del formato per social. Per team che confrontano più text-to-image models, Cleep AI facilita test rapidi e confronto dei risultati su brief identico.

Casi d’uso che richiedono coerenza, non solo creatività

Controlli consigliati prima di consegnare o pubblicare

Prima dell’export conviene verificare mani, testo in immagine, loghi e dettagli ripetuti: sono i punti dove le incongruenze emergono più spesso. Per lavori con vincoli di brand, si controllano colori, font “simulati” e proporzioni del prodotto rispetto al riferimento.

Controlli consigliati prima di consegnare o pubblicare

Integrazioni e scalabilità

Quando il flusso è validato, si può passare dall’uso in interfaccia all’automazione tramite API per produrre varianti su larga scala. In questo modo si confrontano modelli text-to-image e strategie di editing senza cambiare strumenti a ogni step.

Integrazioni e scalabilità

Metti alla prova il tuo brief con un output verificabile

Carica un riferimento, descrivi cosa deve restare invariato e cosa va modificato, poi genera una prima versione in pochi minuti. Se il risultato è vicino al target, affina con 1–2 iterazioni e applica la checklist di qualità prima della consegna. Quando la formula funziona, replica lo stesso schema su più creatività o prodotti con un flusso ripetibile.

Metti alla prova il tuo brief con un output verificabile
FAQ

Domande frequenti

Cosa verificare?

Se il tuo flusso passa da ComfyUI, la pratica migliore è mantenere prompt, seed e riferimenti allineati e usare Cleep AI per test rapidi e validazione visiva prima di fissare il workflow definitivo in nodi. Cambiano spesso resa del dettaglio, stabilità su testo/mani e risposta ai vincoli del prompt. Per questo conviene definire una checklist (elementi da preservare, stile, proporzioni) e misurare le differenze su output ripetuti.

Posso usarlo insieme a Photoshop?

Sì: l’approccio tipico è generare o modificare l’immagine, poi rifinire in Photoshop per micro-correzioni (maschere, livelli, tipografia reale). È utile quando serve controllo assoluto su loghi e testo. Per chi usa fal. ai come endpoint, l’idea è mantenere una separazione chiara: generazione via endpoint, revisione e confronto in un flusso coerente, e poi standardizzare i parametri che danno risultati più stabili.

Quali sono le capacità principali del modello?

Generazione da testo, modifica guidata da prompt con supporto a immagini di base e riferimenti, iterazioni rapide e controllo della coerenza tra varianti. È pensato per produrre output pronti per revisione e per essere inserito in pipeline scalabili.