模型简介与核心优势

FLUX.2 [klein] 是 Black Forest Labs (BFL) 开源的最新系列模型，主打“快、准、稳”核心特性，重新定义了 AIGC 图像生成与编辑的交互体验。

核心亮点

• 亚秒级交互：RTX 5090 硬件环境下生成单图仅需 1.2 秒，低速显卡也能保障流畅体验。
• 功能一体化：统一文生图、单参考编辑、多参考编辑三大核心功能，无需额外插件。

技术架构

• 文本编码器：采用 Qwen3 系列模型，语义理解能力更强，支持复杂指令输入。
• 原生特性：内置 Multi-reference 多参考机制，无需依赖 ControlNet 等扩展工具。

模型版本选择指南

FLUX.2 [klein] 系列包含 4 个版本，需根据硬件配置、使用场景及商用需求选择，以下为详细对比：

8G 显存用户首选：[klein] 4B 蒸馏版，开启 fp8 权重后可稳定运行，兼顾速度与效果。

安装指南 (ComfyUI)

第一步：环境准备

• 更新 ComfyUI：进入 ComfyUI 根目录，通过 git pull 命令更新至最新版本，确保兼容 FLUX.2 模型。
• 秋叶整合包用户专属提示：由于整合包开发版更新停滞（截至 1 月 6 日），需按以下步骤操作： 1. 打开 ComfyUI 界面，进入顶部「设置」选项 2. 找到「Git 配置」，关闭「国内镜像加速」开关 3. 刷新更新列表，重新执行更新操作

第二步：模型下载与放置

下载对应模型文件后，按以下路径放置至 ComfyUI 目录，确保文件格式正确：

主模型 (Diffusion Model)

格式：.safetensors 路径：ComfyUI/models/diffusion_models/

文本编码器 (CLIP/Text Encoder)

说明：Klein 适配 Qwen3 系列编码器，需单独下载对应文件 路径：ComfyUI/models/clip/

VAE

说明：使用 FLUX 标准 VAE，无需额外适配 路径：ComfyUI/models/vae/

关键节点配置 (Settings)

在 ComfyUI 中加载模型后，需按以下参数配置，确保最佳性能与生成效果，重点优化 8G 显存适配：

1. 模型加载 (Load Diffusion Model)

Weight Dtype (权重类型)：建议设置为 fp8_e4m3fn

作用：显著降低显存压力，8G 显存用户必选，可减少约 2GB 显存占用，避免溢出报错。

2. 采样器设置 (KSampler)

根据模型版本（蒸馏版/基础版）差异化设置，具体参数如下：

核心工作流用法

FLUX.2 [klein] 支持三大核心场景，以下为详细操作步骤及优化技巧，适配不同使用需求：

场景 A：极速文生图 (Text-to-Image)

• 适用模型：4B 蒸馏版（推荐，8G 显存稳定运行）
• 提示词技巧：支持自然语言描述，重点补充光影（如“暖光照射”）、材质（如“磨砂质感”）、氛围（如“静谧氛围感”）细节，提升生成精度。
• 速度参考：8G 显存设备生成单图约 26 秒，RTX 4090 等高端显卡可实现 3 秒内出图，RTX 5090 达亚秒级。

场景 B：单图语义编辑 (Instruct Editing)

• 核心功能：无需绘制蒙版（Mask），直接通过文字指令修改画面指定区域，操作门槛低。
• 操作步骤：上传原图 → 在指令框输入编辑需求（如“将背景修改成复古咖啡店，保留主体人物”）→ 点击生成。
• 效果特点：蒸馏版在编辑场景中表现“快且稳”，修改后画面融合度高，不易出现边缘模糊、色彩断层问题。

场景 C：多参考图编辑 (Multi-reference)

• 核心功能：原生支持风格迁移、特征融合，无需依赖 ControlNet 或 IP-Adapter 插件，减少环境配置复杂度。
• 操作步骤：同时上传多张参考图（建议 2-3 张，避免特征冲突）→ 输入融合指令 → 生成。
• 实操示例：参考图1（人物肖像）+ 参考图2（汉服风格），提示词：“图1人物换上图2的汉服穿搭，背景替换为洱海边日落场景，保持人物神态不变”。
• 核心优势：特征提取精准，融合效果自然，相比传统插件方案，生成速度提升 40% 以上。

FLUX.2 [klein] GGUF安装与使用手册

7. 进阶方案：极速生成 (GGUF 量化版)

适用场景：显存 ≤ 8GB（如 RTX 4060Ti/3060）、追求极致速度（约 10 秒出图）、需要本地运行流畅的用户。

第一步：下载 GGUF 专用模型

此方案通过量化模型降低显存占用。请下载以下文件：

1. 主模型 (Diffusion Model)
   • 选择原则：推荐下载 4B 版本的 Q4_K_M (平衡速度与质量的中间值)。
   • 文件名示例：flux-2-klein-4B-Q4_K_M.gguf (注：原文链接指向4B库，但文字误写为9B，建议优先选择4B以保证速度)。
   • 放置路径：ComfyUI/models/diffusion_models/
   • 下载源参考：HuggingFace / unsloth (FLUX.2-klein-4B-GGUF)
2. 文本编码器 (Text Encoder / CLIP)
   • 模型版本：需匹配 Qwen3-4B 的 GGUF 版本。
   • 推荐文件：Qwen3-4B-Q5_K_M.gguf (Q5 量化精度稍高，适合文本理解)。
   • 放置路径：ComfyUI/models/text_encoder/ (注意：此前标准版是放 clip 文件夹，GGUF 方案建议放 text_encoder 或根据节点加载路径调整)。

第二步：安装 GGUF 插件

要加载上述模型，必须安装 GGUF 节点：

• 插件名称：ComfyUI-GGUF
• 安装方式：
  • 方法 A：使用 ComfyUI Manager 搜索 "GGUF" 安装。
  • 方法 B：下载源码放入 ComfyUI/custom_nodes/。
  • Github参考：calcuis/gguf

第三步：极速工作流搭建 (GGUF Workflow)

与标准版不同，GGUF 工作流在模型加载区有变化：

1. 加载节点 (Loader)：
   • 使用 Unet Loader (GGUF) 节点加载主模型。
   • 使用 Clip Loader (GGUF) 节点加载 Qwen3-4B GGUF 模型。
   • VAE：继续使用原版 FLUX 标准 VAE 即可。
2. 性能参考：
   • 硬件：RTX 4060Ti (8G)
   • 文生图速度：约 9.69秒 - 10.45秒。
   • 效果：完美支持文生图、多图编辑，且由于速度快，非常适合配合 touch_edit (指哪改哪) 和 3D Pose (姿态迁移) 节点进行高频交互。

8. 总结：我该选哪种方案？

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