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【closerAI ComfyUI】flux kontext万物换“肤”，最朴素但却最屌的方案：正反向提示词+NAG=万物换皮肤换图案换印花！简单高效！收藏学习！
大家好，我是Jimmy。
kontext多图融合方法之前介绍过：
目前最好用！精准高效版kontext多图融合！自由组合节点+标注助手+自动白边处理+NAG+贴图LORA！完美迁移融合万物！冲！
【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
从一开始的多图融合技巧，没错就是使用NAG+串联+联结的方式，到最近的图像组合+贴图LORA的方法。
但是使用自由组合的方法很难将图案完全替换物体实现换“肤”，因为你不可能用图案贴住整个物体，因为这样kontext再牛也不知道原始物体是啥模样。
所以，只能使用我们一开始最朴素的方法来实现，动嘴。
也就是通过提示词，但这里要让正反提示词都能更有效，我们使用NAG技术加持。
以下是效果展示：
以下是closerAI搭建的closerAI kontext 多图融合之纹理迁移工作流：
工作流主要思路：
正反面提示词都写，同时加入NAG引导，让正反提示词来控制生成，提高效率。同时接入串联与联结的方式，使用Nunchaku版本，一次生成两种结果，二选一。
主要模块如下：
1、kontext提示词生成器，这次我更新了节点，加入逆向的API。也支持第三方的LLM处理的。如下图
提示词写：
将第二张图的纹理迁移到第一张图的沙发中，完全覆盖物体表面，覆盖正面、侧面等。
将第二张图片中的图案无缝平铺至第一张图片的物体表面。要求完整保留物体的原始形状结构、材质质感（如皮革或布料）、颜色色调和明暗变化，同时确保图案比例精准，无拉伸、变形或错位，效果需自然逼真，呈现出图案如同物体原始材质的视觉效果。
2、反向提示词
利用我开发的chatLLM助手节点，将上面生成的正向提示词让LLM处理反向提示词。
3、nunchaku+NAG
这里使用我开发的NAG节点，已支持nunchaku的。接入即可。上面是串联方式，下面是联结方式。
工作流要修改的地方就是正向提示词和加载素材。
每次改动这里即可：
换成自己的物品。
素材加载就是这里。
chatLLM很方便，能马上生成素材，如果大家会适用的话，如下图示：
剩下的就是生成，抽卡就行了。
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：
充分使用最简单的方式实现，正向提示词即可完成任务。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/
5、closerAI 自动白边处理节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/28/2357/
6、closerAI NAG_Sampler节点：
http://aigc.douyoubuy.cn/2025/07/28/2354/
7、comfyUI kontext提示词生成器网页应用：
http://aigc.douyoubuy.cn/closerai-flux-kontext/
8、closerAI 图像自由组合在线版
http://aigc.douyoubuy.cn/closerai-imagefree/
以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI开发的节点以及
closerAI kontext 多图融合之纹理迁移工作流介绍，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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