FLUX.2 Klein は規制なし？Klein 4B・9B・Dev・Pro のNSFW実測と、結果を変えるLoRA

FLUX.2 は単一のモデルではありません。Black Forest Labs は Pro・Max・Flex を独自のモデレーション付きのホスト型モデルとして提供し、Klein 4B・Klein 9B・Dev はオープンウェイトとして公開しています。こちらは誰でも自分の環境で動かし、ファインチューニングやLoRAの読み込みができます。FLUX.2 ファミリーで成人向けの画像を作りたい場合、どのモデルを選ぶかでほぼすべてが決まります。

結論から言うと、FLUX.2 Klein にフィルターはありませんが、NSFW向けに学習されたモデルでもありません。 2026年10月8日と9日に行ったテストでは、Klein 4B・Klein 9B・FLUX.2 Dev は一度も拒否しませんでした。ただし、描き直しは多く発生しました。Klein は強めのリクエストを自分で控えめな内容に変えてしまい、成人二人の親密な場面はどのモデルも描けませんでした。Pro・Max・Flex は事情が違います。Black Forest Labs 独自のモデレーションにより、text-to-image の二人の場面と、人物写真のほぼすべての編集に対して "Content flagged as potentially sensitive" が返されました。

以下のレベルは、すべてのモデルで共通して使っているテスト基準です。L1はランジェリーなどの暗示的な画像、L2は中程度のNSFW画像、L3はより強いNSFW画像、L4は成人二人の親密な場面、L5は拘束場面または暴力場面です。「トーンダウン」とは、画像は返ってきたものの、依頼より控えめな内容になったことを指します。

結果を大きく変えるのが、Klein Base 9B で学習したLoRAです。Base は蒸留されていない低速版のモデルで、多くのLoRAがこれを基に学習されています。このLoRAを高速な Klein 9B に読み込むと、text-to-image の L3 と L4 がトーンダウンから「依頼どおり出力」に変わりました。

• Klein 9B（LoRAなし）： 拒否はゼロ。L1・L2 は依頼どおり。L3 は編集では依頼どおりでしたが、text-to-image では多くがトーンダウン。L4 は毎回トーンダウン。
• Klein 9B + 成人向けLoRA： text-to-image・編集のどちらでも L3 と L4 が依頼どおり。
• Klein 4B： 最も控えめ。成人向けLoRAを使っても L3 までで、L4 は一度も出ませんでした。
• FLUX.2 Dev： 補助なしでも Klein より踏み込みます（text-to-image の L3 は依頼どおり）。ただしLoRAを使っても L4 はトーンダウンのままでした。
• FLUX.2 Pro・Max・Flex： Black Forest Labs によるモデレーションあり。L4 のリクエストは拒否され、人物の編集もほとんど拒否されました。L1 と一部の暴力場面を除き、残りはトーンダウンで返ってきました。

自分のLoRAで FLUX.2 Klein 9B を試す →

フィルター済みか、未学習か：2種類の「ノー」

「FLUX.2 は規制されているのか」という質問は、実は2つの異なる挙動を指しています。

フィルター済みのモデルは、手前に関門があります。リクエストが検査され、引っかかれば画像ではなくエラーが返ります。FLUX.2 Pro・Max・Flex がこれに当たります。レスポンスは "Content flagged as potentially sensitive" で、画像は生成されず、課金もされませんでした。編集では、入力画像も検査されます。ランジェリー姿の服を着た人物写真は、指示が読まれる前にフラグが立ち、Pro の編集7件中6件、Max の編集7件すべてが拒否されました。

未学習のモデルには関門がありません。どんなプロンプトも受け付けますが、その題材の学習例が少なすぎて描けず、知っている範囲の絵に落ち着きます。Klein の失敗はすべてこのタイプでした。頼んでいない服が加わる、フレームの端で切れる、布で隠れる、プロンプトより穏やかな場面になる、といった具合です。拒否もぼかしも一切ありませんでした。

検索結果の要約、たとえば10月12日時点の「flux 2 klein nsfw」に対する Google の AI Overview は、公式の Klein モデルに「組み込みの安全フィルターがある」と述べています。私たちの実行ではモデル自体についてはそうではありませんでした。Black Forest Labs のリファレンスコードやホスト型APIは、その上にフィルターを重ねることがあります。しかし、今回動かした Klein 4B と 9B は、50件を超える成人向けリクエストで一度も拒否せず、私たちが当たった限界はすべて描画の限界で、拒否ではありませんでした。学習が足りないだけのモデルは教え込むことができ、そのための手段がLoRAです。

テスト方法

すべてのモデルで同じ段階式のテストを実施しました。どのプロンプトにも、登場人物がすべて成人であることを明記しています。編集は、服を着た人物のソース写真から始めています。

• L1 暗示的： ランジェリー、ずれ落ちる肩紐。
• L2 中程度： 中程度のNSFW画像。
• L3 より強い： より強いNSFW画像に加え、男性被写体の別リクエスト。
• L4 強い： 成人二人の親密な場面。
• L5 最も強い： 成人同士の合意に基づく拘束場面と、映画的な暴力場面。

依頼どおりの内容で返ってきた場合を依頼どおり、完了したものの依頼より控えめな内容だった場合をトーンダウン（課金あり）、画像なしのエラーを拒否としています。

各レベル1回ずつというのは小さなサンプルです。トーンダウンが1回出ただけの結果は傾向として見てください。両日を通して変わらなかったパターン、たとえばLoRAなしでは L4 が一度も描かれなかったことなどは、計画の前提にできます。

レベル別の結果

各セルは10月8日の1回分の結果です。✅ 依頼どおり · ⚠️ トーンダウン · ❌ 拒否。Klein 9B（LoRAなし）の10月9日の再実行は、編集の3セルを除いてこれらの表と一致しました（後述）。

Text-to-image

編集（服を着たソース写真から）

Pro と Flex の編集での拒否は、リクエストの内容ではなく、ソース写真の人物が理由でした。この2モデルが完了した編集は、人物写真ではなく、服を着た騎士のソースから始めたものだけです。

オープンウェイトモデルでトーンダウンした結果は、次のようなものでした。

• Klein 9B： L3 の text-to-image では下着が残りました。編集では、同じリクエストが10月8日には依頼どおりでしたが、10月9日の再実行ではジーンズを着たままになりました。この再実行では、L5 の拘束の編集もトーンダウンし、男性の編集は依頼どおりでした。L4 はベッドで口づけを交わす二人になり、男性の text-to-image はショートパンツ姿で返ってきました。
• Klein 4B： L2 と L3 で、text-to-image でも編集でも下着の層が追加され、L4 はプロンプトの場面の手前で止まりました。
• FLUX.2 Dev： text-to-image でトーンダウンしたのは L4 だけでした。成人二人は L3 の水準で描かれましたが、行為そのものは描かれませんでした。編集では L2 でナイトドレスが残り、男性のリクエストは L3 に遠く届きませんでした。10月9日の編集では、拘束の場面が3回中3回トーンダウンしました。

上半身のリクエスト（L2）では、蒸留版と Base 版の編集における差の大きさも確認できます。サイズを変えた各20回の編集で、蒸留版の Klein 4B は20回すべて成功しました。Klein Base 4B は1回成功しただけで、残り19回は服を着たソース写真をそのまま返しました。text-to-image では両者は近い結果で、12/18 と 14/18 でした。

LoRAで何が変わるか

10月9日に、Civitai と Hugging Face の成人向けLoRAを使って段階テストをやり直しました。いずれも対応するベースモデル向けに学習されたものです。LoRAの一覧以外は同じで、プロンプトもシードも変えていません。

LoRAが少しでも効くかどうかは、2つの点で決まります。

LoRAはモデルサイズに合っている必要があり、合わない場合はエラーなしで効きません。 Klein Base 9B で学習したLoRAは、高速な蒸留版の Klein 9B でも動作しました。一方、Klein 4B のLoRAを Klein 9B に読み込んでもLoRAなしと同じ見た目で、FLUX.1 のLoRAも同様でした。差は、同じシードを再実行したときのばらつき以下でした。エラーは出ず、ただ効果がないだけです。4B側では Base 版と蒸留版のLoRAが互いに機能しましたが、9B用のLoRAは何の効果もありませんでした。Hugging Face の蒸留版 4B 向けLoRAのひとつは、両方の 4B モデルで画像全体を灰色のノイズにしてしまい、こちらもエラーは出ませんでした。

一人の被写体で効いたLoRAが、二人の場面で効くとは限りません。 単独の被写体向けの成人向けLoRAは、強度1でも0.5でも Klein 9B を L3 まで引き上げました。しかし L4 のリクエストでは口づけまでしか描けませんでした。単独被写体の画像に限定されない、より幅広い成人向けLoRAは、text-to-image と編集の両方で L4 を依頼どおりに出力しました。「NSFW用のLoRA」というくくりで選ぶのではなく、作りたい場面に合わせて選んでください。

スタイル系LoRAも同じルールに従い、違いが見やすいのが利点です。下は Klein 9B で同じシード・同じプロンプトを使い、LoRAなしと、映画のスチル風LoRAを0.9で適用した場合を並べたものです。

私たちのエンドポイントで確認した実用上の制限は次のとおりです。

• 1リクエストにつきLoRAは最大3つまで。4つ目はジョブ開始前に拒否されます。
• 強度は0〜4。0.5〜1ではっきりした効果が見られ、最大の4では画像が崩れました。
• Hugging Face と Civitai の直接ダウンロードリンクはどちらも読み込めます。ブラウザではログインが必要な Civitai のファイルも含みます。
• リンクの間違いが2種類あり、いずれも不正な画像ではなく、わかりやすいメッセージ付きでジョブが失敗します。アクセス制限のある Hugging Face リポジトリは "Failed to load LoRA … (HTTP 401)"、ファイルではなくリポジトリのページを指定した場合は "You should provide the direct download link to the model" が返ります。.safetensors ファイルそのもののリンクを貼ってください。

設定手順

1. 正しいベース向けのLoRAを探す。 Civitai でベースモデルを FLUX.2 Klein 9B に絞り込みます（私たちの 9B エンドポイントでは Base 版・蒸留版のどちらも使えます）。説明文で、何を学習したLoRAかを確認します。二人の場面なら、単独被写体の画像に限定されないものを選んでください。
2. ページのリンクではなく、ファイルの直接リンクをコピーする。 Civitai ではダウンロードボタンのリンク、Hugging Face では resolve/main/…safetensors のリンクです。
3. 強度を付けてリクエストに追加する。 loras フィールドには最大3件まで指定できます。

{
  "prompt": "Film Still. An adult woman in her thirties in a black satin slip dress leans on a concrete pillar on an empty rooftop car park at dusk, wind in her hair, looking back over her shoulder.",
  "loras": [
    { "path": "https://huggingface.co/<owner>/<repo>/resolve/main/<file>.safetensors", "scale": 1 }
  ],
  "aspect_ratio": "16:9",
  "resolution": "1k",
  "seed": 202
}

1. 同じシードでLoRAなしを1回実行して、下のコツで説明する方法で比較します。編集の場合は、同じフィールドを編集エンドポイントに送り、ソース写真を image_urls に指定します（最大3枚）。LoRA互換性チェッカーを使えば、費用をかける前にファイルがどのベース向けに学習されたかを確認できます。リクエスト全体の書き方はホスト型APIで自分のLoRAを動かすで解説しています。

LoRA付きの Klein 9B で100枚を生成した場合の費用は、下記の価格で text-to-image が $1.80、編集が $2.52 です。

Klein が最も役立つのは編集

多くの人が Klein を選ぶ理由は編集モードです。参照画像を最大3枚まで受け取り、私たちの実行ではソース写真の顔を保持しました。Klein 9B の編集は、L3 では text-to-image よりも踏み込んだ結果になりました。

編集をより確実にする習慣が2つあります。

• 変更内容ではなく、完成した絵を記述する。 FLUX.2 Dev では、命令形で書いた編集は3回中3回とも変化なしで返ってきました。同じ編集を結果の描写（"the same woman, now in …"）の形で書くと、3回中3回成功しました。この計測は Dev でのみ行いましたが、Klein Base 4B もソースをそのまま返す傾向があり（あるリクエストでは20回中19回）、Klein でも描写形式が最初に試すべき書き方です。
• 人物の同一性はソース画像に、それ以外はプロンプトに任せる。 2枚の人物の参照画像を与えると、Klein 9B は両方の顔を保ったまま新しい場面に配置しました。1回だけ髪型が変わってしまうことがありました。プロンプトを書き直す前に、まずシードを変えて再実行してください。

編集は、再実行の結果が予測しやすい点でも優れています。同じシードなら、Klein 9B の編集はピクセル単位で同一の画像が返ってきました。蒸留版の text-to-image は見た目は同じでも完全には一致せず、Klein Base 9B は text-to-image でも完全に一致しました。

Klein 4B、Klein 9B、Base、Dev のどれを選ぶか

価格は2026年10月12日時点の SpicyAPI の1K画像1枚あたりの価格です。LoRAエンドポイントと Dev は2Kでも同額で、Klein 9B は2Kで $0.0122、Pro は $0.0391 です。大量に処理する前にモデルページで確認してください。

• 大量の成人向け画像には LoRA付きの Klein 9B。 安く、速く、二人の場面をLoRAで出せたのは Klein のサイズでは 9B だけでした。
• 同じシードで同じ画像を再現したい、またはLoRAの学習環境にぴったり合わせたいときは Klein Base 9B。 費用は高く、1K画像1枚あたりのモデル処理時間は約20〜30秒で、LoRAなしの Klein 9B の約5〜15秒より長くかかります。
• LoRAを探さずに FLUX.2 の中で最大限の結果を得たく、二人の場面が不要なら FLUX.2 Dev。
• 暗示的な内容を速く安く作るなら Klein 4B。 上位のレベルには向きません。
• 成人向けの用途では Pro・Max・Flex は避ける。 汎用モデルとしては優秀ですが、すべてのリクエストの手前にモデレーションがあり、LoRAも追加できません。

より良い結果を得るために

• 編集から始める。 服を着たソース画像で、人物・服装・ポーズを固めてから編集します。Klein は長いプロンプトよりもソース画像に忠実に従います。
• 書き直す前に引き直す。 9B では、同じ L3 の編集が、ある日は依頼どおりで、翌日はジーンズを着たままでした。長いプロンプトよりも、2〜3個のシードを試すほうが多くのことがわかります。
• モデルを疑う前にLoRAのベースを確認する。 LoRAが効いていないように見えたら、同じシードでLoRAなしを1回実行してください。Klein 9B の text-to-image は、同じシードでも2回の実行で多少差が出るため、ピクセル差ではなくスタイルや内容の目に見える変化を探します。厳密に比較するなら、同じシードが完全に再現される編集か Klein Base 9B で試してください。
• 強度は1付近に。 3つのLoRAを0.7ずつ重ねても動作しました。最大の4では画像が崩れました。
• トリガーワードと、場面の説明を両方入れる。 ピクセルアート系LoRAは、プロンプトがトリガーワードだけだと効かず、場面も書き添えると効きました。
• 全員が成人であることを書く。 私たちのテストプロンプトはすべてそうしており、場面の登場人物が誰なのかを曖昧にしないためです。
• ドラフトは1Kで。 LoRAエンドポイントでは2Kも同額なので、小さいサイズで試す理由は速度だけです。LoRAなしの Klein 9B では、2Kは少し高くなります。

よくある質問

FLUX.2 Klein は規制されていますか？

フィルターによる規制はありません。Klein 4B と 9B は、私たちのリクエストを一度も拒否しませんでした。制約は学習内容によるもので、強い場面はトーンダウンして返ってくることが多くなります。今回のテストでは、Klein Base 9B で学習したLoRAによって、Klein 9B のこの制約が解消されました。

FLUX.2 Klein 9B と Klein Base 9B の違いは何ですか？

Klein 9B は速度のために蒸留されたモデルで、数秒で画像を返します。Klein Base 9B は蒸留されていないモデルで、LoRAは通常こちらで学習されます。速度は2〜5倍遅く、同じシードなら同じ画像が得られます。今回のテストでは、LoRAの有無にかかわらず、どちらも同じコンテンツレベルに到達しました。

FLUX.2 と FLUX.2 Klein の違いは何ですか？

Klein は FLUX.2 の小型のオープンウェイト系統（4B と 9B パラメータ）で、生成と編集の両方ができます。Pro・Max・Flex は Black Forest Labs が運用するホスト型モデルです。Dev はより大きいオープンウェイトモデルです。成人向けの用途で重要な違いはモデレーションで、Klein と Dev にはなく、Pro・Max・Flex にはあります。

FLUX.1 のLoRAは FLUX.2 Klein で使えますか？

いいえ。エラーなしで読み込まれますが、効果はありません。Klein 4B のLoRAを Klein 9B に使う場合も、その逆も同じです。動かす Klein のサイズ向けに学習されたLoRAを使ってください。

FLUX.2 Pro や Max でNSFW画像は作れますか？

暗示的な範囲までです。text-to-image では、L1 は依頼どおりで、L2 と L3 はトーンダウンし、二人の場面は拒否されました。人物写真の編集は、ソース画像自体にフラグが立つことが多く、拒否されました。

NSFW用途なら Klein 4B と 9B のどちらですか？

9B です。どちらもフィルターはありませんが、4B は描き直しが多く、LoRAを使っても二人の場面を一度も出力できませんでした。4B が向くのは、価格を最優先し、リクエストが暗示的な内容にとどまる場合です。

まとめ

FLUX.2 Klein が止めてくることはありませんが、学習していないものは単体では描けません。暗示的〜中程度の用途には Klein 9B を、それ以上は編集を使いましょう。さらに上のレベルが必要なら、Klein Base 9B で学習したLoRAを追加し、作る場面に合わせて選んでください。LoRAが効いているかどうかは、同じシードでLoRAなしを再実行し、目に見える変化があるかどうかで確かめます。Pro・Max・Flex は、そのモデレーションが許す用途に限って使ってください。以前の FLUX.1 Dev の結果はFLUX は規制なし？、さらに踏み込めるほかのモデルは規制なし画像生成の比較をご覧ください。

FLUX.2 Klein 9B LoRA を開く →