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【closerAI ComfyUI】这就是kontext多图融合最优答案!结合Kontext多图融合的思考!找出最优融合方案!

大家好,我是Jimmy。深挖目前流行的kontext融合思路,多种思路结合,形成一个可靠的融合工作流。

第一次探索多图融合,提出使用NAG加持,让它更遵循正向提示词:

【closerAI ComfyUI】flux kontext dev 多图融合进阶技巧!提高融合概率的方法技巧,建议收藏学习!赞

我们搭建一个工作流,利用kontext基础多图融合+NAG的方式,来实现融合:

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我们可以看出,图与图、物体与物体之间,是进行了很好的融合,且遵循提示词实现:第二张图的女人手提着第一张图的包包。

但我们明显看到。虽然融合没问题,但是包包的比例有问题!对吧!

随着技术迭代,社区大佬们也进行了kontext LORA来解决多图融合的概率和质量问题。

最先出来的LORA应该就是:place it LORA 了。

我前面的文章有讲:

【closerAI ComfyUI】kontext两个万能贴图LORA,提高kontext多图贴图融合概率!效果不错值得推荐!

随后就是基于此思路的另一个LORA的出现,put it here 这个LORA。这个LORA支持nunchaku版kontext的。

那我们基于这种方式,再搭建一个工作流对比。

以下是贴图方式的:

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提示词:put it here,女人手撑着伞,去掉白色底,重新打光,光线融合,自然光

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我们看到,图是融合过去了,便没撑着伞。

好,我尝试通过我们的标助节点,增加白色区域。

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再生成一次,

还是没撑伞。

同样的方式我们跟NAG工作流对比。

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提示词写:在第二张图红框标注的位置,形成以下的图:第二张图的女人左手撑着着第一张图的伞。重新打光,光线融合,自然光

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OK,NAG还是比例有问题,但它遵循提示词,撑伞。

经过两次的测试,我断定,要将贴图LORA加上NAG来实现,让它遵循提示词。

那我们这次我们优化工作流,接入NAG来实现:

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很完美嘛。

我重新执行三个对比工作流:

以下是仅贴图+LORA的工作流结果:

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以下是仅NAG的结果:

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以下是贴图+LORA+NAG的结果:

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至此,kontext多图融合的最优方案,我觉得是:

1、自由组合形成单图,利用kontext单图编辑能力强的优点;

2、结合LORA,可选place it与put it here;

3、NAG通用负指导及提示词遵循,https://github.com/ChenDarYen/ComfyUI-NAG;不了解的看我这篇:

【closerAI ComfyUI】注意力引导开外挂!NAG:归一化注意力引导,让扩散模型效果又准又稳,可控性直接拉满!

4、配合我开发的自由组合节点与标注助手,当然,大家可选其它组合节点和标注的方法与方案。这里我的两个节点,主要也是围绕kontext特性进行开发的,强大的自由组合节点+可视化的标注。

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四个主要的模块结合在一起,将控制力提高的同时提高融合概率与质量。

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本地算力不够怎么办?

如果本地设备算力不好的小伙伴,推荐使用线上comfyUI来运行体验:runninghub.cn

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Flux Kontext Dev动嘴P图流体验地址:

https://www.runninghub.cn/ai-detail/1938445554957639681

注册地址:https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151

通过这个链接第一次注册送1000点,每日登录送100点


最后几句:

kontext多图融合的最优方案:closerAI自由组合+标注+LORA+NAG。让你高效出片!


以下是我开发的节点,配合kontext能高效出片:

1、comfyUI kontext 标注助手节点:

http://closerai.douyoubuy.cn/2025/07/01/2089/

2、comfyUI kontext提示词生成器节点:

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/06/30/2062/

3、closerAI 图像循环助手节点:

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/05/2137/

4、closerAI 自由组合节点:

http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/24/2305/

comfyUI kontext提示词生成器网页应用:

http://aigc.douyoubuy.cn/closerai-flux-kontext/


以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI开发的节点以及

closerAI kontext多图融合测试工作流介绍,大家可以根据工作流思路进行尝试搭建。

当然,也可以在我们closerAI会员站上获取对应的工作流(查看原文)

以上,既然看到这里了,如果觉得不错,随手点个赞、在看、转发三连吧,如果想第一时间收到推送,也可以给我个星标⭐~谢谢你看我的文章,我们,下次再见。

>/ 作者:JimmyMo

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