Kontext遮罩秘籍大公开：越南团队插件+原生节点对比，附100%成功参数！

发表于： 2025年7月21日 2025年7月21日
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一、局部遮罩在Kontext中的用途

今天这篇又是我研究了一天的成果，从早上钻研到现在，原因是昨天晚上在群里有人分享了一个Kontext的局部遮罩的插件ComfyUI-Kontext-Inpainting测试了下发现效果还不错，顺手推荐给大家。

然后呢，我又想琢磨下原生的局部遮罩两种方案在Kontext的作用，所以就有了今天这篇的对比。

下来简单看看这个插件效果

有的人会问了，Kontext不是就可以直接用提示词来控制吗，为啥还要用到遮罩来控制啊，这不是脱裤子放屁多此一举嘛，确实有点道理是吧。

但是呢，你想想我们以前举的是视觉线索编辑（画个红框或者涂抹颜色区域），这些都是为了让系统更好的定位到要修改的区域，核心目的都是为了提高成功率，原图那么大，如果物品太多，我涂抹下区域告诉系统就在我这个遮罩范围内找，是不是就更快了。

这里面强大的效果，我下文中会做对比，和原来的Fill模型做对比，你就知道我的厉害了，先来个图说明下

我涂抹了很大区域，但是我就修改裤子，用以前fill模型会直接把衣服也改了，但是kontext不会，他精准识别到裤子，并且修改了。其他保持不变，前面挡住的牛仔衣服都没变，就问厉不厉害吧。

这个插件是个越南团队做的，给作者点个赞，然后我测试下来，这个插件的效果是和使用设置Latent噪波遮罩这个节点效果一样，所以如果不安装插件也行，按我一会说的处理即可。

三、测评说明

工作流已发RH平台：

Kontext局部遮罩两种方案对比：https://www.runninghub.cn/post/1942255865699184642?inviteCode=kol01-rh024

这个测评很有含金量，主要是我测试了一整天，我一天工地搬砖可以赚200！

今天测评是来探索Kontext在局部领域上的使用，对比了下今天介绍的这个ComfyUI-Kontext-Inpainting插件，以及和设置Latent噪波遮罩、VAE内补编码器这三者的区别。

先说结论

ComfyUI-Kontext-Inpainting插件和设置Latent噪波遮罩效果一样。
推荐使用设置Latent噪波遮罩，VAE内补编码器效果不大行，会修改遮罩涂抹的区域，一致性没前者好。
ReferenceLatent左边都接原图VAE编码，K采样器的Latent接Latent噪波遮罩，这是最优方案，直接用即可。
局部遮罩在kontext移除领域效果惊人，缩小范围，减少干扰项，成功率自然提升。

在开始前，我们再补一下Kontext的整体架构，看完可能对后面说的更好理解：

Kontext的厉害之处在于它的统一架构，它就像一个万能工具箱，里面装着各种工具，无论是让你从零开始画一张图，还是基于已有的图片进行修改，他都能用同一个核心机制来处理。

中其实是接受两个输入的：

一个是你的文本指令，告诉它你想干什么
另一个就是上下文图像，就是你希望它参考的图片

然后，它会根据这两个输入，生成你想要的目标图像。关键在于，它学习的是图像之间关系，而不是孤立地处理每一张图。

ok，先来看这个插件的工作流

可以看到，核心就是用了一个节点 Kontext Inpainting Conditioning,支持传入关于和遮罩图，然后就可以根据提示词来修改了,我用的提示词如下：

女孩牛仔裤改成粉色丝绸材质的短裙

结果对比看下图，我发现非常完美，就是前面被遮住的衣服，也保持不变，就修改了裤子，其他的一致性简直保持的100%不变，太强了。

插件的测试就到这里，接下来我要测试下ComfyUI原生的2个局部重绘的节点 设置Latent噪波遮罩、VAE内补编码器。

整体工作流如下

我们主要区分两种情况，就是局部涂抹的区域和提示词要修改的地方是否相同来展开测试。

然后，我们测试的核心重点是在这两个Latent的接入点，一个是ReferenceLatent，另外一个是K采样器的Latent输入。下面截图中给出了。

提示词修改地方和涂抹区域一样

先测试局部涂抹区域和提示词匹配的情况下的三种情况

我们用的提示词还是：

女孩牛仔裤改成粉色丝绸材质的短裙

方案一：ReferenceLatent左边接VAE编码

这种情况下，都是把原图像直接编码后传入，然后下面这三种情况的出图对比如下

遮罩情况下，K采样器那边Latent输入连Latent噪波遮罩、空lantet或者图片VAE编码效果一致，都很好，连VAE内补编码器效果会差一些，主要是默认的VAE内补编码器节点参数要改一下，不然边缘效果不好，有伪影。

放大点给你们看VAE内补编码器这种情况边缘细节，这里涂抹的边缘是有问题的

所以，结论就是VAE内补编码器不好用，另外就是，通过图像对比，虽然就裙子部分做了修改，但是整体的皮肤有一丢丢变红。

左侧是原图，右侧是局部重绘改了裙子为粉色后，皮肤有一些变化，背景是没变化的。

方案二：ReferenceLatent左边接设置Latent噪波遮罩

第二种就是左边都连设置Latent噪波遮罩，然后对比不同K采样器那边连入的Latent入参效果如何

直接给结论，只要ReferenceLatent左边接设置Latent噪波遮罩，K采样这边不管连什么，都有效果

方案三：ReferenceLatent左边连的是VAE内补编码器

这种情况和上面连设置Latent噪波遮罩不一样，有很大的区别，先看结果图

ReferenceLatent左边连的是VAE内补编码器后，生成的效果不行，衣服边角料也变化了

对比一下上面的效果，你就知道区别了，前面遮罩的衣服也没了，一致性有损失，所以用VAE内补编码器效果不行。

提示词修改地方和涂抹区域不一样

ok，现在我们测试下，遮罩区域和提示词修改地方不一样的情况下会发生什么。

提示词：改变女孩黑色头颜色发为蓝绿渐变

ReferenceLatent左边接VAE编码

先看结果对比图

左边都是VAE编码正常图像传进来，K采样那边接入的是设置Latent噪波遮罩或者VAE内补编码器的Latent输出，最终图像不会改变，和原图一样。

等于说，在遮罩区域，Kontext没有找到要修改的物体，所以就不动，所以遮罩用途生效了。

最后这里接入空lantet或者图片VAE编码，就等于在整张图寻找，可以找到头发区域，就去修改了颜色，这没问题。

ReferenceLatent左边接设置Latent噪波遮罩

左边接入设置Latent噪波遮罩节点情况下，右边接入Latent噪波遮罩也没有变化，和上面效果一样，所以Latent噪波遮罩和VAE编码接入到 ReferenceLatent 的效果其实是一样好的，这里可以很好的证明，我们直接Latent再接出来看Latent预览图像。