精密制御方式
自然言語による画像編集のシナリオでは、次のようなパラメータの最適化の組み合わせをお勧めします：
- タイミングコントロール::
start_timestep=0.4元画像の構造的特徴をより多く残す。end_timestep=0.15高周波ディテールの過度な改変は避けること
- キュー・ワード・エンジニアリング::
- 括弧による重み付けを使用：例えば"(月：1.3) in (暗い空：0.8)"。
- ネガティブなヒントを加える：
negative_prompt="blurry, deformed"
- ハイブリッド制御::
- PuLIDとの組み合わせ
identity_strength=0.5 - フェースローディング時の設定
alpha=0.7
- PuLIDとの組み合わせ
典型的なワークフローの例：
1.FLUX.1-Kontext-devベースモデルのロード
2.エッジマップを抽出するためにControlNetの前処理ノードを追加する。
3.NunchakuKontextEditorノードに「change hairstyle to curly」と入力します。
4.設定mask_dilation=8影響範囲をコントロールする
実測データによると、このソリューションはRTX 3060上で512×512の解像度の編集タスクを約22秒で達成でき、ネイティブの16ビットモデルの編集精度の差と比較している。
この答えは記事から得たものである。ヌンチャク：FLUX.1とSANAの4ビット量子化モデルを効率的に実行する推論ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " FLUX.1-Kontext-devで画像編集の精度を上げるには？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil