大家好，我是叁石。

繼上次發(fā)布的文章干貨分享：

大家發(fā)現(xiàn) kontext 能通過自然語言進(jìn)行圖片處理，如風(fēng)格遷移、文字替換、角色一致等，所以有好多的小伙伴問我要工作流，我也一一分享給了大家。

但是，在和大家溝通的時候，我發(fā)現(xiàn) kontext 的這個工作流還存在一些缺陷，就是描述很費(fèi)勁，尤其是遇到一張圖中有多個相似元素的情況，大家可以看下面兩個工作流的案例。

第一個是畫面元素比較簡單的，所以 kontext 會比較好理解我們的輸入“change hair to silver”,把頭發(fā)變成銀色。

kontext 單圖元素替換

如果是下面這張圖呢？我給到的提示詞是“Change the hair color of the girl wearing green clothes to red”，把穿綠色衣服的女孩的頭發(fā)顏色變成紅色。顯然，kontext 理解起來是有難度的，沒有正確按照提示詞的內(nèi)容進(jìn)行修改。

kontext 單圖元素替換

所以，有沒有辦法能通過遮罩來涂抹出自己想要改變的區(qū)域，再讓 kontext 進(jìn)行修改呢？就類似于 sdxl 中圖生圖中的局部重繪？

經(jīng)過不斷地探索和學(xué)習(xí)，我發(fā)現(xiàn)還真的可以，只需要插入「Kontext Inpainting Conditioning」節(jié)點(diǎn)，就能實(shí)現(xiàn)在 kontext 中，用畫筆畫出遮罩，然后針對遮罩區(qū)域進(jìn)行單獨(dú)的重新繪制，如下圖：

kontext局部重繪部分工作流

我們看下視頻實(shí)操：

ok，那我們今天就一起學(xué)習(xí)下怎么實(shí)現(xiàn)這種效果及工作流的搭建吧。

一、kontext 粉絲答疑解惑

1. kontext 模型哪里下載？

我們可以去 Flux 官方網(wǎng)站上下載 kontext 模型。

官網(wǎng)地址：?https://playground.bfl.ai/image/generate

這里要注意的是，kontext 模型有三個版本，分別是“max”、“pro”和“dev”。這三者的區(qū)別是：

max：參數(shù)最大，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量最豐富，性能最佳。

pro：統(tǒng)一模型，提供 FLUX.1 質(zhì)量的局部編輯、生成式修改和文本轉(zhuǎn)圖像生成功能，性能中等。

dev：開發(fā)者測試，速度最快。

模型下載方式1

或者也可以去 huggingface 上下載。

鏈接：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev/tree/main

模型下載方式2

2. 為什么我的工作流老是報錯不出圖？

如下圖 1，出現(xiàn)這個報錯可能是因?yàn)槲覀儧]有將 kontext 模型下載到本地運(yùn)行，而是直接調(diào)用了 API 接口，由于網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，所以有時候會出圖，有時候就不會出圖，所以我不建議大家用“Flux.1 Kontext [pro] Image（提示詞輸入）”這個節(jié)點(diǎn)，最好用常規(guī)的工作流進(jìn)行搭建，然后加載模型即可。如下圖 3。

kontext接口調(diào)用工作流 （不建議這樣使用）

截圖報錯

下面這種常規(guī)的工作流雖然搭建起來比較復(fù)雜，但是運(yùn)行穩(wěn)定，不容易報錯。

kontext常規(guī)工作流

3. 為什么我的工作流出圖沒有重繪？

這個問題應(yīng)該是粗心了，我們要在「UNET 加載器」中選擇 kontext 模型才可以，記住，它是一個模型，可不是一個節(jié)點(diǎn)哈，如下圖。

選擇模型

二、kontext 單圖局部重繪工作流

現(xiàn)在我們進(jìn)入正題，如何在 kontext 中進(jìn)行單圖的遮罩區(qū)域局部重繪制，正如文章開頭所說的，我們插入一個「Kontext Inpainting Conditioning」節(jié)點(diǎn)，連接在「K 采樣器」之前就可以了，如下圖。

Kontext Inpainting Conditioning 節(jié)點(diǎn)

然后上傳一張圖片，右擊選擇“在遮罩編輯器中打開”，涂抹自己需要去掉的區(qū)域。接著在「CLIP 文本編碼器」中輸入自己想替換的元素就行，比如“Replace the bottle in your hand with a glass of water”，將手中的瓶子替換成玻璃水杯。

涂抹替換區(qū)域

kontext單圖局部重繪

可以看到，效果還是很不錯的。再回到開頭那張多個女孩的照片的案例，我們再試一下，也是不錯的。有了遮罩重繪的 kontext，最方便的是不用再費(fèi)盡心思地去寫提示詞，就像這里的提示詞“turn hair silver”，非常簡單，因?yàn)榇藭r的工作流只對遮罩區(qū)域有效。

kontext單圖局部重繪

三、kontext 雙圖局部替換（重點(diǎn)）

重點(diǎn)來啦，既然單圖可以局部替換，那將一張圖替換到另一張圖上去，能通過 kontext 實(shí)現(xiàn)么？如果能實(shí)現(xiàn)，那 kontext 是不是實(shí)現(xiàn)了萬物替換？經(jīng)過嘗試和思考，發(fā)現(xiàn)是可以的。我們只需要插入「Image Stitch」節(jié)點(diǎn)，將結(jié)合之后的圖片 VAE 編碼給到「ReferenceLatent」節(jié)點(diǎn)，再連接到「Kontext Inpainting Conditioning」即可，如下圖。

效果截圖

我們看下完整的工作流。

kontext雙圖局部替換工作流

這個工作流其實(shí)原理也非常簡單，我們先將 2 張圖片通過「Image Stitch」組合在一起，然后 VAE 編碼給到「ReferenceLatent」節(jié)點(diǎn)，如下圖。這個 kontext 雙圖元素替換的邏輯是一樣的。

圖像組合

然后將涂抹形成遮罩的圖片通過「Grow Mask With Blur」（遮罩模糊生長），將遮罩的邊緣進(jìn)行柔和處理，然后給到「Kontext Inpainting Conditioning」的“mask 輸入”，還有將原圖也給到該節(jié)點(diǎn)的“pixels 輸入”，如下圖，就能跑通整個工作流了。

遮罩和圖像連接

總結(jié)

本篇文章主要是再次延伸了 kontext 的重繪功能，之前大家只能通過各種提示詞描述來讓 kontext 理解我們的想法，所以比較“費(fèi)腦子”?，F(xiàn)在 kontext 有了局部重繪，就大大提高了提示詞描述的精準(zhǔn)程度了。尤其是還可以將一張圖替換到另一張被涂抹的區(qū)域，可以說是非常便捷。

另外也在平時和大家的討論中把一些共性問題跟大家分享下，希望大家可以少報錯，快速跑圖，

最后，關(guān)于工作流和模型大家有什么需求和疑問的，也可以聯(lián)系我，我會盡力幫助大家解決跑圖中的各類報錯問題，謝謝！