智能融合节点Flux Kontext Diff Merge：仅将Flux Kontext修改的部分选择性地融合回原始图像中，从而最大限度地保留图像细节和画质

在使用 Flux Kontext Dev 进行图像编辑时，AI 通常会对整张图像进行处理，即便只有一部分发生了明显变化。这种“全局修改”虽然带来了创意自由度，但也可能导致原始图像质量在未更改区域出现不必要的损失。

• GitHub：https://github.com/safzanpirani/flux-kontext-diff-merge

为了解决这一问题，Flux Kontext Diff Merge 应运而生。它是一个专为 ComfyUI 设计的自定义节点，能够仅将 AI 修改的部分选择性地融合回原始图像中，从而最大限度地保留图像细节和画质。

核心特性

• ✅ 自适应检测：基于 LAB 颜色空间，有效识别 AI 引起的全局变化。
• ✅ 区域过滤：自动移除小面积噪声，避免误融合非真实变化。
• ✅ 多种检测方式：支持自适应检测、颜色差异、SSIM 和组合方法。
• ✅ 多类型融合策略：提供泊松融合、alpha 融合、多频带融合和高斯融合四种选项。
• ✅ 智能蒙版处理：通过形态学操作优化蒙版边界，提升融合自然度。
• ✅ 可视化预览：可生成红色叠加图，直观显示检测到的变化区域。

安装方式

方法一：Git Clone（推荐）

cd ComfyUI/custom_nodes/
git clone https://github.com/safzanpirani/flux-kontext-diff-merge.git

启动 ComfyUI 后即可使用。

方法二：手动安装

1. 在 ComfyUI/custom_nodes/ 下创建文件夹：flux-kontext-diff-merge
2. 将项目文件复制到该文件夹中
3. 重启 ComfyUI

使用流程

1. 加载原始图像（未经过 AI 编辑）
2. 使用 Flux Kontext Dev 对图像进行编辑
3. 添加 Flux Kontext Diff Merge 节点
4. 连接输入端口：
   • original_image：原始图像
   • edited_image：AI 编辑后的图像
5. 配置参数并执行

主要参数说明

支持手动传入蒙版（manual_mask），用于更精细控制。

输出结果

• merged_image：最终融合后的高质量图像
• difference_mask：AI 修改区域的蒙版
• preview_diff：以红色高亮显示变化区域的预览图像

实际效果示例

• 示例 1：将图像中的物体替换后，仅对目标区域进行融合，其余区域保持原图质量。

• 示例 2：将狗替换为猫后，背景等未改动区域无任何失真。

为什么你需要这个节点？

当使用 Flux Kontext Dev 进行图像编辑时，AI 会重新生成整个图像，这可能带来以下问题：

• 原图未改动区域的质量下降
• 出现不必要的人工痕迹或伪影
• 多次编辑后图像逐渐模糊

而 Flux Kontext Diff Merge 正是为此设计的解决方案：

✅ 只在真正发生改变的地方应用 AI 编辑
✅ 保留原图未改动区域的画质
✅ 自动处理全局 AI 编辑带来的伪影
✅ 提供多种融合方式实现自然过渡

系统依赖

• ComfyUI
• Python 3.8+
• OpenCV (opencv-python)
• scikit-image
• NumPy
• SciPy
• Pillow