Flux Kontext 可以通过自然语言对图片进行修改，它不仅能在保持角色一致性、场景一致的前提下对图片进行局部精确修改，还可以连续修改。
可以说 Kontext 是目前最强的多模态模型了，甚至GPT4o在它面前都不遑多让。
最主要的是， Flux Kontext 目前推出了免费开源的dev版本，功能无敌又免费，谁能不爱呢？
Kontext应用场景演示
打开comfyUI，从模板打开 flux 官方示例工作流。这里提供了两个示例工作流，本质上是一样的，我们打开第一个进行演示。
巧用官方“提示词技巧”写提示词
打开模板后，官方给了一个提示词使用技巧，我们可以好好利用一下。
复制这个提示词技巧，来到豆包、deepseek、通义等大语言模型，告诉它这些是 flux kontext 提示词，我想让你学习它的使用方法，你要是明白了回复明白，我会使用了。
我把提示词给了通义大模型，它很容易就理解了提示词的用法。
后面，我们就可以让通义帮我写 kontext 提示词了。
1、去除水印：
告诉通义，让它根据flux kontext 提示词规则，帮我写一个提示词：移除画面中的水印。
将通义给的提示词粘贴到Kontext工作流中的CLIP文本编码器里，上传一张满是水印的图片，点击运行，它就可以把图片上的水印完美移除。
2、提取元素：
告诉通义，提取右则拿枪的机器人角色，删除其他内容，背景设为白色。
通义不仅帮我写出了提示词，还告诉我提示词为什么这么写。
将提示词粘贴到文本编码器，上传一张两个机器人的图片，Kontext准确地将右面的红色机器人提取了出来。
3、角色转换角度
让通义写一个把“摄像机顺时针旋转90度，展示兔子的侧面图”的提示词
将提示词粘贴到文本编码器，同时上传一张兔子的正面图片，点击运行后，我们得到了一张兔子侧面的图片。
4、连续修改：
点击加载图片节点的“refresh”，就会把刚刚生成的兔子侧面图片加载进来，这样我们只要再给新的提示词，就可以对刚刚生成的图片进行连续修改了。
这次我让通义帮我写的提示词是：画面主体不变，背景变成大草原
这样我们既完成了对图片的连续修改，也实现了主体不变，只对图片背景进行修改。
5、风格参考：
我告诉通义，我会先上传一张风格图片，请你根据flux kontext 提示词规则，帮我写一个提示词：参考我上传的图片风格，生成一个穿着盔甲，身材特别好的美女战士形象，女战士双手握剑，正在做攻击动作。
上传一张特殊风格的图片，然后粘贴刚刚通义生成的提示词
点击生成看下效果，完美复刻了参考图片的风格。
6、双图合并
flux kontext 默认有一个图片加载节点是被禁用的，开启它，同时上传两张图片，一个女人和一只鹅。
用通义写提示词：根据flux kontext 提示词规则，帮我写一个提示词：让女人怀里抱着这只鹅
本质上 kontext 生图也是在抽卡，效果对生成的图片不满意，可以多抽几张，直到满意为止。
放大图片观察，kontext将原图的高度进行了扩展，然后让女人抱起了鹅，整体上女人和鹅的一致性还是比较高的。不过kontext对双图的支持不是特别好，多图生图时的一致性不是很高，建议大家还是以单图为主。
7、移除背景
用通义写提示词：移除背景
通过提示词，很容易就移除了图片中除人物之外的背景。
我们也可以更进一步，让 kontext 在移除背景后，将背景设为白色。
8、风格转绘
让通义写提示词：根据flux kontext 提示词规则，帮我写一个提示词：将风格改为吉卜力风格
修改图片风格对 kontext 来说是小菜一碟，你还可以试着让它修改为其它类型的图片风格。
9、局部微调
如果想只对图片的局部进行修改，真正做到“指哪打哪”，我们需要对工作流稍加改造，同时还要用到遮罩功能，具体方法参见文章：
Flux Kontext 使用指南，两种方法实现AI图片精准局部重绘
用通义写提示词：根据flux kontext 提示词规则，帮我写一个提示词：将红色区域改成粉色花环
在图片中人物部分画上遮罩，Kontext 非常精确的让人物头上戴上了花环。
以上就是今天的全部内容。