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超赞超吊超无敌！flux nunchaku kontext高效修复放大方案，减少损失，配合循环助手，实现低损失对话式图像编辑！冲！
大家好，我是Jimmy。前期我们介绍了图像循环节点，实现循环kontext编辑的对话式实现：
【closerAI ComfyUI】强大高效！kontext最佳伴侣：循环节点助手，实现真正意义上的对话式动嘴P图！创作更高效！
kontext循环节点助手，能将编辑后的图像自动加载，且不保存本地，因此，我们可以基于同一个工作流，仅修改提示词，即可实现对话式图像编辑。
那这里就会产生另一个问题：kontext每次生成的结果必然有损失，非全量版本，甚至使用一些加速LORA，都会一层加一层地产生损失，特别是我们使用nunchaku版的kontext，几轮下来图像模糊不清。
在我们昨天介绍的循环节点+修复工作流中，虽然我们使用了LORA进行先修复后kontext编辑，但也难以实现对图像的高清化处理。
所以，这个问题是必须找方法来解决的。目前，我已经找到最优的修复放大方案。
结合我们kontext循环助手，实现无损的多轮图像编辑，十分高效，结果不错，速度也是无敌！如果你觉得我这个方案不错，请一进三联支持一下我。谢谢！
因为我高效，我觉得就必须要使用nunchaku来实现，对于放大修复的方案当有很多选择，TTP放大是一个很好的选择，但很慢，我8G显存是搞不起来的。所以像我这种低配置的，只能靠nunchaku了。
所以，对于flux kontext dev单图编辑的修复放大方案，我是在nunchaku基础上搭建的，通过开发kontext图像循环节点，在kontext单图编辑工作流接入，实现多轮对话式编辑效果，为了解决编辑图像的损失，采用放大修复模型来实现高清化，减少损失。
具体工作流如下：
closerAI kontext 对话式多轮单图编辑（修复放大）工作流
工作流思路如下：
1、接入我们开发的循环节点：开启循环按钮，选择正常迭代。目前节点已升级2.0版本，如下图示：接法如下
在生成结果的VAE解码节点中接入桥接预览节点如下：
然后就会自动循环加载生成结果了。这是多轮对话式编辑的重点实现节点了。
2、LORA修复，先经过一次LORA的修复，当然，这个可以不用的。
3、kontext 单图编辑工作流：
4、修复放大
这里使用了国外一个大佬支持的nunchaku放大模型，这个模型是支持nunchaku0.3的，下载后放models/unet下：
模型：https：//civitai.com/models/1545303？modelVersionId=1861654
放大模型：https：//huggingface.co/uwg/upscaler/blob/main/ESRGAN/4x_NMKD-Siax_200k.pth
下载后放置models/upscale_models下
接法如截图示了。
这里，我们使用了一个增加细节的clip模型，同时使用nuncahku放大模型接一个放模型4x_NMKD-Siax_200k.pth
工作流主要模块搭建好后，我们执行：
提示词是接入我开发的提示词生成器，写：向左旋转90度。经过提示词生成器生成优化后的kontext规则下的提示词中英结果
执行后最后结果：
我就不录视频了，我弄了个GIF，GIF画质会差点，但我们能明显看出它高清修复的效果：
所以，后面就是不断修改提示词，以达到多轮对话编辑，同时又能减少图像损失。
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
Flux Kontext Dev动嘴P图流体验地址：
https://www.runninghub.cn/ai-detail/1938445554957639681
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最后几句：
通过开发kontext图像循环节点，在kontext单图编辑工作流接入，实现多轮对话式编辑效果，为了解决编辑图像的损失，采用放大修复模型来实现高清化，减少损失。
以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI开发的图像循环助手，以及closerAI kontext 对话式多轮单图编辑（修复放大）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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