Dreamega
Blackforestlabs Flux
Reel · Specifications

FLUX.2 Klein とは

Black Forest Labsのサブセカンド画像生成と編集のための最速コンパクトモデルファミリー

  1. · 014B/9Bパラメータ
  2. · 02<1秒生成
  3. · 0313GB最小VRAM
  4. · 044-7クレジット

FLUX.2 Kleinは、テキスト画像生成と画像編集を単一アーキテクチャに統合した革命的なコンパクトモデルファミリーで、1秒未満で最先端の品質を提供します。

FLUX.2 Klein テキスト画像の使い方

最速のFLUXモデルで1秒未満で画像を生成

プロンプトを書く

作成したい画像の詳細な説明を入力します。主題、スタイル、照明、雰囲気、構図を含めてください。FLUX.2 Kleinは4Bと9Bバリアントを提供します。

FLUX.2 Klein YouTube動画

Black Forest Labs FLUX.2 Kleinの超高速AI画像生成・編集機能を紹介するデモンストレーションとチュートリアルをご覧ください

  • FLUX.2 Klein First Test – Fast LOCAL Image Generation & Editing! - Bijan Bowen
  • Flux 2 Klein just released and it runs on a potato! - Sebastian Kamph
  • Flux.2 Klein: Fast Image Editing & Generation in ComfyUI - Code Crafters Corner
  • FLUX.2 Klein Explained 🔥 Fast AI Images & Editing on Low VRAM - AI Ninja
  • NEW FLUX.2 Klein: AI Images in 0.5s 🤯 - Julian Goldie SEO

FLUX.2 Klein YouTube動画

Black Forest Labs FLUX.2 Kleinの超高速AI画像生成・編集機能を紹介するデモンストレーションとチュートリアルをご覧ください

FLUX.2 Klein X での人気レビュー

X (Twitter) で FLUX.2 Klein について何を言っているか見てみましょう

apolinario (poli)
apolinario (poli)
@multimodalart
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FLUX.2 Klein is here, and it come in 2 flavors: 9B parameters 4B parameters Both with a base model (!) and a 4-step distilled one 9B has the traditional FLUX.2 non-commercial license 4B is Apache 2.0 🙌 Try it out 👇

Black Forest Labs
Black Forest Labs
@bfl_ai

Introducing FLUX.2 [klein]. Blazing fast. Beautiful. Generate stunning images in under a second while maintaining exceptional quality. Great for fast editing, changing styles, and developing ideas from 0 → 1. Available via API, or run it locally - Klein 4B under Apache 2.0,

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NVIDIA RTX Spark
NVIDIA RTX Spark
NVIDIA
@NVIDIARTXSpark
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FLUX.2 [klein] is out & optimized to run best on RTX GPUs. Try it out & share your creations! 👇

Black Forest Labs
Black Forest Labs
@bfl_ai

We're also releasing FP8 and NVFP4 quantized variants, built in collaboration with @NVIDIA_AI_PC for optimized inference on RTX GPUs. • FP8: Up to 1.6x faster, 40% less VRAM • NVFP4: Up to 2.7x faster, 55% less VRAM Run FLUX.2 [klein] on even more hardware.

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Melvin Vivas
Melvin Vivas
@donvito
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FLUX.2[klein] new image model from BFL

Black Forest Labs
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@bfl_ai

Introducing FLUX.2 [klein]. Blazing fast. Beautiful. Generate stunning images in under a second while maintaining exceptional quality. Great for fast editing, changing styles, and developing ideas from 0 → 1. Available via API, or run it locally - Klein 4B under Apache 2.0,

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Arena.ai
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@arena
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🚨FLUX.2 [klein] by @bfl_ml is now available in the Image Edit and Text-to-Image Arenas. Built for speed we have: 🔹flux.2-klein-9B 🔹flux.2-klein-4B (Apache 2.0) Test them head-to-head against other frontier AI models, and then vote to see where it ranks on the leaderboard.

Image
Black Forest Labs
Black Forest Labs
@bfl_ai

Introducing FLUX.2 [klein]. Blazing fast. Beautiful. Generate stunning images in under a second while maintaining exceptional quality. Great for fast editing, changing styles, and developing ideas from 0 → 1. Available via API, or run it locally - Klein 4B under Apache 2.0,

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FAQ

FLUX.2 Klein よくある質問

他にご質問は？

contact@dreamega.aiチケットを送信
FLUX.2 KleinはBlack Forest Labsの最速AIイメージモデルファミリーで、コンシューマーGPUでのサブセカンド生成と編集用に設計されています。FLUX.2 ProやDevのような大型モデルとは異なり、Kleinは4Bと9Bバリアントを持つコンパクトなアーキテクチャを使用し、RTX 3090や4070で13GB VRAMで動作します。テキスト画像生成と編集を単一モデルで統合しています。
4Bモデルは最大速度に最適化され、ハイエンドハードウェアで0.3秒で画像を生成、~13GB VRAMのみ必要で、Apache 2.0ライセンスで商用利用可能です。9Bモデルは5倍大きいモデルに匹敵する高品質を提供、~29GB VRAM（RTX 4090以上）を対象とし、画像あたり0.5-2秒かかります。
FLUX.2 Kleinは単一モデルで3つのコア機能をサポート：テキスト画像生成、指示で既存画像を修正するシングルリファレンス編集、複数の入力画像とプロンプトが共同で出力を定義するマルチリファレンス生成。高速プロトタイピング、スタイル転送、インタラクティブなクリエイティブアプリケーションに最適です。
FLUX.2 Klein 4Bテキスト画像生成は画像あたり4クレジット、9Bバリアントは5クレジットです。画像編集では、4Bモデルは編集あたり5クレジット、9Bは7クレジットです。サブセカンドの速度を考慮すると、Kleinは高品質AI画像生成の最も手頃なオプションの1つです。
はい、FLUX.2 KleinはコンシューマーGPUでのローカルデプロイメント用に設計されています。4Bモデルは13GB VRAMのGPU（RTX 3090、4070）で動作、9Bモデルは~29GB VRAM（RTX 4090以上）が必要です。FP8とNVFP4量子化バージョンはVRAM要件を最大55%削減します。4BモデルはApache 2.0で商用利用可能です。
Distilledバリアント（Dreamegaのデフォルト）は速度に最適化された4ステップ推論を使用、本番とインタラクティブ使用に最適です。Baseバリアントは蒸留されておらず、最大の柔軟性のために完全なトレーニング信号を保持します。推論ステップ制御、LoRAファインチューニング、または高い出力多様性が必要な場合はBaseを使用してください。