Kontext指定区域局部重绘，处理图片更自由了！

继上次发布的文章Kontext工作流搭建+提示词技巧，彻底解决出图困难，大家发现kontext能通过自然语言进行图片处理，如风格迁移、文字替换、角色一致等，所以有好多的小伙伴问我要工作流，我也一一分享给了大家。

但是，在和大家沟通的时候，我发现kontext的这个工作流还存在一些缺陷，就是描述很费劲，尤其是遇到一张图中有多个相似元素的情况，大家可以看下面两个工作流的案例。

第一个是画面元素比较简单的，所以kontext会比较好理解我们的输入“change hair to silver”,把头发变成银色。

kontext单图元素替换

如果是下面这张图呢？我给到的提示词是“Change the hair color of the girl wearing green clothes to red”，把穿绿色衣服的女孩的头发颜色变成红色。显然，kontext理解起来是有难度的，没有正确按照提示词的内容进行修改。

kontext单图元素替换

所以，有没有办法能通过遮罩来涂抹出自己想要改变的区域，再让kontext进行修改呢？就类似于sdxl中图生图中的局部重绘。

经过不断地探索和学习，我发现还真的可以，只需要插入【Kontext Inpainting Conditioning】节点，就能实现在kontext中，用画笔画出遮罩，然后针对遮罩区域进行单独的重新绘制，如下图：

kontext局部重绘部分工作流

我们看下视频实操：

ok，那我们今天就一起学习下怎么实现这种效果及工作流的搭建吧，本篇的目录如下：

kontext粉丝答疑解惑
kontext单图局部重绘工作流
kontext双图局部替换工作流（重点）
总结

1 kontext粉丝答疑解惑

1.1 kontext模型哪里下载？

我们可以去Flux官方网站上下载kontext模型。这里要注意的是，kontext模型有三个版本，分别是“max”、“pro”和“dev”。这三者的区别是：

max：参数最大，训练数据量最丰富，性能最佳。

pro：统一模型，提供 FLUX.1 质量的局部编辑、生成式修改和文本转图像生成功能，性能中等。

dev：开发者测试，速度最快。

模型下载方式1

或者也可以去huggingface上下载。我给大家也下载好了，大家也可以联系我获取模型。

模型下载方式2

1.2 为什么我的工作流老是报错不出图？

如下图1，出现这个报错可能是因为我们没有将kontext模型下载到本地运行，而是直接调用了API接口，由于网络不稳定，所以有时候会出图，有时候就不会出图，所以我不建议大家用“Flux.1 Kontext [pro] Image（提示词输入）”这个节点，最好用常规的工作流进行搭建，然后加载模型即可。如下图3。

kontext接口调用工作流（不建议这样使用）

截图报错

下面这种常规的工作流虽然搭建起来比较复杂，但是运行稳定，不容易报错。

kontext常规工作流

1.3 为什么我的工作流出图没有重绘？

这个问题应该是粗心了，我们要在【UNET加载器】中选择kontext模型才可以，记住，它是一个模型，可不是一个节点哈，如下图。

选择模型

2.kontext单图局部重绘工作流

现在我们进入正题，如何在kontext中进行单图的遮罩区域局部重绘制，正如文章开头所说的，我们插入一个【Kontext Inpainting Conditioning】节点，连接在【K采样器】之前就可以了，如下图。

Kontext Inpainting Conditioning 节点

然后上传一张图片，右击选择“在遮罩编辑器中打开”，涂抹自己需要去掉的区域。接着在【CLIP文本编码器】中输入自己想替换的元素就行，比如“Replace the bottle in your hand with a glass of water”，将手中的瓶子替换成玻璃水杯。

涂抹替换区域

kontext单图局部重绘

可以看到，效果还是很不错的。再回到开头那张多个女孩的照片的案例，我们再试一下，也是不错的。有了遮罩重绘的kontext，最方便的是不同再费尽心思地去写提示词，就像这里的提示词“turn hair silver”，非常简单，因为此时的工作流只对遮罩区域有效。

kontext单图局部重绘

3.kontext双图局部替换（重点）

重点来啦，既然单图可以局部替换，那将一张图替换到另一张图上去，能通过kontext实现么？如果能实现，那kontext是不是实现了万物替换？经过尝试和思考，发现是可以的。我们只需要插入【Image Stitch】节点，将结合之后的图片VAE编码给到【ReferenceLatent】节点，再连接到【Kontext Inpainting Conditioning】即可，如下图。

效果截图

我们看下完整的工作流。需要的可以在文章底部获取。

kontext双图局部替换工作流

这个工作流其实原理也非常简单，我们先将2张图片通过【Image Stitch】组合在一起，然后VAE编码给到【ReferenceLatent】节点，如下图。这个kontext双图元素替换的逻辑是一样的。

图像组合

然后将涂抹形成遮罩的图片通过【Grow Mask With Blur】（遮罩模糊生长），将遮罩的边缘进行柔和处理，然后给到【Kontext Inpainting Conditioning】的“mask输入”，还有将原图也给到该节点的“pixels输入”，如下图，就能跑通整个工作流了。

遮罩和图像连接

4.总结

本篇文章主要是再次延伸了kontext的重绘功能，之前大家只能通过各种提示词描述来让kontext理解我们的想法，所以比较“费脑子”。现在kontext有了局部重绘，就大大提高了提示词描述的精准程度了。尤其是还可以将一张图替换到另一张被涂抹的区域，可以说是非常便捷。

另外也在平时和大家的讨论中把一些共性问题跟大家分享下，希望大家可以少报错，快速跑图，

最后，关于工作流和模型大家有什么需求和疑问的，也可以联系我，我会尽力帮助大家解决跑图中的各类报错问题，谢谢！

5.福利