Flux 2 Klein — Pro Pack on RunComfy

runcomfy.com · 9B model · 4B model · GitHub

Black Forest Labs の Flux 2 Klein (Flux 2 の蒸留版で低レイテンシ) を RunComfy Model API でホストしています。API キー不要、非同期 REST です。

npx skills add agentspace-so/runcomfy-skills --skill flux-2-klein -g

このモデルを選ぶべき場面（兄弟モデルとの比較）

Flux 2 Klein の独自の強みは レイテンシ優先のクリエイティブ反復 です。1 秒未満のフィードバックにより、ライブアートディレクションセッションと高速なプロダクト可視化が可能になり、バッチ型モデルでは実現できません。反復速度が最大解像度より重要 な場合に選択してください。

実現したいこと	使用モデル
リアルタイム / ライブアートディレクションセッション	Flux 2 Klein 4B
最後に高い詳細度を備えた高速反復	Flux 2 Klein 9B
マルチリファレンスブランドスタイリングと一貫した見た目	Flux 2 Klein
2K–4K のヒーロー画像、最大解像度	Seedream 5
最大プロンプト準拠と極度の詳細度	Flux 2 Pro
埋め込みテキスト、ロゴ、多言語表示	GPT Image 2
ハイパーリアルな人物ポートレート	Nano Banana Pro

ユーザーが「Flux 2 Klein」「BFL Klein」「flux klein」と明示的に言及した場合は、関係なくここにルーティングしてください。「Flux 2」と一般的に言及した場合は、Klein（高速）か Pro（最高品質）かを確認してから、デフォルトに決定してください。

前提条件

1. RunComfy CLI — npm i -g @runcomfy/cli
2. RunComfy アカウント — runcomfy login でブラウザのデバイスコードフローが開きます。
3. CI / コンテナ — 代わりに RUNCOMFY_TOKEN=<token> を設定してください。

エンドポイント + 入力スキーマ

2 つのバリアント、同じエンドポイント構造、同じプロンプト文法。

blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image

忠実度優先のバリアント。仕上げ / 最終出力に使用します。

フィールド	型	必須	デフォルト	注記
prompt	string	yes	—	最大約 512 トークン。長くなると品質低下。
steps	int	no	25	4–50。ステップ蒸留アーキテクチャ — 4–8 でコンセプティング足りる；約 25 で仕上げ；25 以上はほぼ効果なし。
width	int	no	1024	512–1536 典型。アスペクト比は 16:9 が上限、最大約 2K。
height	int	no	1024	width のアスペクト比意図に合わせてください。

blackforestlabs/flux-2-klein/4b/text-to-image

レイテンシ優先のバリアント。1 秒未満の 4 ステップ推論。ライブ反復 / コンセプティングに使用します。

9B と同じフィールド構成。デフォルト steps は事実上 4 — このバリアントはそのステップ数用に構築されています。

リファレンス画像（両バリアント）

同じエンドポイント上で、スタイル転送 / ガイド付きコンポジション用に最大 4 つの同時リファレンス画像 がサポートされます。JSON ボディの正確なフィールド名は モデルの API タブ に記載されています。CLI 経由でそのまま渡してください。リファレンス画像の使用により、別の /edit エンドポイントなしで編集スタイルのワークフローが可能になります。

呼び出し方法

高速コンセプティング（4B、1 秒未満）:

runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/4b/text-to-image \
  --input '{"prompt": "<user prompt>"}' \
  --output-dir <absolute/path>

仕上げ / 最終版（9B、約 25 ステップ）:

runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image \
  --input '{
    "prompt": "<user prompt>",
    "steps": 25,
    "width": 1024,
    "height": 1024
  }' \
  --output-dir <absolute/path>

ワイドフォーマットポスター:

runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image \
  --input '{"prompt": "<user prompt>", "width": 1536, "height": 864}' \
  --output-dir <absolute/path>

CLI は投入、2 秒ごとにポーリングして終了まで待機し、結果から *.runcomfy.net / *.runcomfy.com URL を --output-dir にダウンロードします。標準出力は結果 JSON です。標準エラーは進捗です。

パイプフレンドリーな用法：

runcomfy --output json run blackforestlabs/flux-2-klein/4b/text-to-image \
  --input '{"prompt":"..."}' --no-wait | jq -r .request_id

プロンプティング — 実際に機能するもの

これらはモデル固有のパターンで、実験的に出力品質を改善します。

サブジェクトファースト宣言型文法。 Flux 2 Klein が訓練されている構造は 「主体 + 動作 + シーン + スタイル + ライティング + カメラ + 品質」 です。主体を前面に出し、末尾に指示を付けます。例："A vibrant hummingbird mid-flight sipping nectar from a bright pink hibiscus, iridescent feathers in morning sun, soft bokeh tropical garden, macro photography, razor-sharp detail, cinematic lighting".

流暢な言語より具体性が有効。 「4k product photo, softbox lighting, reflective table, 35mm, f/2.8」は予測可能にガイドします。「本当にきれいなプロダクト画像」はガイドになりません。

ステップ数をフェーズ別に。

• コンセプティング: 4B バリアントで 4–8 ステップ — ライブ探索のための 1 秒未満フィードバック。
• 精緻化: 4B で 8–15 ステップもまだ有効、主体 + フレーミングをロック。
• 仕上げ: 9B バリアントで約 25 ステップ — テクスチャ、マイクロディテール、微細なタイポグラフィ。

マルチリファレンス調整。 リファレンス画像を渡すときは、その美学をそろえてください。同じ呼び出しで水彩 + フォトリアル + 3D レンダリングを混ぜるとエディタが混乱します。すべてのリファレンスで 1 つの一貫した視覚登録を選択してください。

条件付き編集: 何が変わらないかを述べ、次に何が変わるかを述べます。「リファレンスと同じコンポジションとライティングですが、背景をビーチからマウンテンスタジオに変更してください。」 このパターンはコンポジションを安定に保ちます。

テキストレンダリング用（Klein は 8B の Qwen3 エンベッダを持っており、悪くはありませんが GPT Image 2 レベルではありません）：「crisp typography, high-contrast label」を追加し、テキストが柔らかく出た場合はステップを約 25 にバンプしてください。画像内のテキストが多い、または多言語レンダリングの場合は、代わりに GPT Image 2 にルーティングしてください。

アンチパターン:

• 矛盾する形容詞は避けてください。「minimalist + ornate」はキャンセルされます。
• 約 512 トークンを超えないでください。モデルが低下し、優雅に切り詰めません。
• 4K を求めないでください — モデルの解像度上限は約 2K です。
• 超ワイド（16:9 超）を求めないでください — モデルがクロップします。

その強み

ユースケース	Flux 2 Klein が活躍する理由
ライブアートディレクションセッション	1 秒未満のフィードバック（4B）でリアルタイム反復を実現
インタラクティブプロダクト可視化	バッチ待機なし高速 UI プレビューとプロダクトコンプ
マルチリファレンスブランドスタイリング	リファレンス間の強いスタイル一貫性で統一アセットパック実現
高速コンセプティング → 仕上げワークフロー	4B 探索、9B 最終パス — 全体でプロンプト文法統一
コンシューマー GPU フレンドリー推論	4B バリアント軽量ハードウェア実行；自ホスト比較で関連だが RunComfy ホスト問題なし

サンプルプロンプト（高品質結果確認済み）

モデルページから（BFL 例）:

A vibrant hummingbird mid-flight sipping nectar from a bright pink hibiscus
flower, iridescent emerald and sapphire feathers catching the morning sun,
soft bokeh tropical garden background, macro photography, razor-sharp
detail, cinematic lighting

プロダクト写真パターン:

A matte ceramic mug on a reclaimed-wood table, soft northern window light
from the left, shallow depth of field, 50mm prime, f/2.0, neutral
background, e-commerce ready, 4K product photography

ブランド一貫ペア（マルチリファレンス）:

Same composition and lighting as the reference image, but the bottle
label is now blue with white sans-serif typography reading "AURA";
keep the bottle silhouette, table, and shadow exactly as in the reference

制限事項

• 解像度上限約 2K — より高いネイティブ解像度については、Seedream 5 にルーティングしてください。
• アスペクト比上限 16:9 — 極度のワイド/トール比はクロップされます。
• プロンプト上限約 512 トークン — より長いと品質低下；優雅に切り詰めません。
• リファレンス画像上限 4 — 4 以上でレイテンシ増加とガイダンス希薄化。
• テキストレンダリング — 8B Qwen3 エンベッダは助けになりますが GPT Image 2 は埋め込みテキスト精度ではまだ優位です。

終了コード

runcomfy CLI は sysexits 形式コードを使用：

コード	意味
0	成功
64	CLI 引数が不正
65	入力 JSON / スキーマ不一致（例：width: 4096 で 422 エラー）
69	アップストリーム 5xx
75	再試行可能：タイムアウト / 429
77	未サインインまたはトークン拒否

完全リファレンス: docs.runcomfy.com/cli/troubleshooting.

動作原理

1. スキルは JSON ボディでスキーマにマッチさせ、runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/<variant>/text-to-image を呼び出します。
2. CLI が user のベアラートークン付きで https://model-api.runcomfy.net/v1/models/blackforestlabs/flux-2-klein/<variant>/text-to-image に POST します。
3. Model API は request_id を返します；CLI は GET .../requests/<id>/status を 2 秒ごとにポーリングします。
4. 終了ステータスで、CLI は GET .../requests/<id>/result を取得し、ホストが .runcomfy.net または .runcomfy.com で終わる URL を --output-dir にダウンロードします。その他の URL はリストされますがフェッチされません。
5. ポーリング中の Ctrl-C で POST .../requests/<id>/cancel を送信し、停止した GPU に課金されません。

このスキルではないもの

セルフホスト型 Flux ランナーではありません。権限付与ではなく、動作する RunComfy アカウントが必要です。マルチテナントではありません。

セキュリティ & プライバシー

• トークンストレージ: runcomfy login は API トークンを ~/.config/runcomfy/token.json にモード 0600（所有者のみ読み書き）で書き込みます。CI / コンテナ内でファイル全体をバイパスするには RUNCOMFY_TOKEN 環境変数を設定してください。
• 入力境界: ユーザープロンプトは --input 経由で JSON 文字列として CLI に渡されます。CLI はプロンプトをシェル展開せず；JSON ボディを直接 HTTPS 経由で Model API に送信します。プロンプト内容からのシェルインジェクション表面ありません。
• サードパーティコンテンツ: 渡す画像 / マスク / ビデオ URL は、CLI ではなく RunComfy モデルサーバーでフェッチされます。外部 URL を信頼できないものとして扱ってください；画像ベースのプロンプトインジェクションは画像編集 / ビデオ編集モデルの既知リスクです。
• アウトバウンドエンドポイント: model-api.runcomfy.net（リクエスト投入）と *.runcomfy.net / *.runcomfy.com（生成出力用ダウンロードホワイトリスト）のみ。テレメトリ、コールバックなし。
• 生成ファイルサイズ上限: CLI は 2 GiB を超える単一ダウンロードを中止し、悪意ある、またはランナウェイモデル出力からのディスク満杯を防ぎます。