精度控制方法
针对自然语言图像编辑场景，推荐采用以下参数优化组合：
- 时序控制::
start_timestep=0.4：保留更多原图结构特征end_timestep=0.15：避免过度修改高频细节
- Cue word engineering::
- 使用括号加权：如”(moon:1.3) in (dark sky:0.8)”
- 添加负面提示：
negative_prompt="blurry, deformed"
- 混合控制::
- 结合PuLID的
identity_strength=0.5 - 加载人脸LoRA时设置
alpha=0.7
- 结合PuLID的
Example of a typical workflow:
1. 加载FLUX.1-Kontext-dev基础模型
2. 添加ControlNet预处理节点提取边缘图
3. 在NunchakuKontextEditor节点中输入”change hairstyle to curly”
4. 设置mask_dilation=8控制影响区域
实测数据表明，该方案在RTX 3060上可实现512×512分辨率的编辑任务，耗时约22秒，相比原生16位模型编辑精度差距<5%
This answer comes from the articleNunchaku: an inference tool for efficiently running FLUX.1 and SANA 4-bit quantization modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升使用FLUX.1-Kontext-dev进行图像编辑的精准度？
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