はじめに
FLUX.2 Klein 4B LoRA テキストから画像 は、Black Forest Labs が Apache 2.0 で公開した高速な蒸留 40 億パラメータモデル FLUX.2 [klein] 4B で、文章のプロンプトから画像を 1 枚作ります。自前の LoRA ファイルを最大 3 つ読み込めます。9 種類のアスペクト比から、約 100 万画素または長辺 2048 ピクセルで選べ、料金は 1 枚ごとの一律です。何もフィルターされません。
手元の素材からモードを選ぶ
| 手元にあるもの | モード |
|---|---|
| 文章で書いた説明と LoRA | FLUX.2 Klein 4B LoRA テキストから画像 |
| 変えたい、または合成したい 1〜3 枚の画像 | FLUX.2 Klein 4B LoRA 画像編集 |
主な機能とハイライト
数秒で返る結果
蒸留版なので、当社のテキストから画像のリクエストの大半はモデル時間で約 4 秒で終わります。1 つのアイデアに対して seed や LoRA の scale を何通りも試すのが現実的です。
Klein 4B の両ビルドの LoRA
FLUX.2 [klein] 4B で学習した LoRA も Klein Base 4B で学習した LoRA も、当社のテストで読み込めました。FLUX.1 や 9B の Klein 向けのファイルはエラーなく読み込まれて、何も起きません。
カスタムウェイトでフィルターなし
重みは審査されず、結果もフィルターされません。モデル単体では強めのプロンプトを和らげますが、フィルターなしの LoRA を読み込むと、それらは書いた通りに出ました。かなり強めのレベルは和らげられたままです。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
prompt | はい | 必須で、5,000 文字までです。LoRA のトリガーフレーズを先頭に置き、続けて被写体、服装、場所、光を文章で書きます。 1 文字以上 · 5000 文字以内 |
aspect_ratio | いいえ | 21:9 から 9:21 まで 9 種類。既定は 1:1 です。 |
resolution | いいえ | 1k(既定)は約 100 万画素、2k は長辺 2048 ピクセルです。どちらのティアも料金は同じです。 |
loras | いいえ | FLUX.2 [klein] 4B または Base 4B 向けに学習した {path, scale} を最大 3 つ。path は .safetensors ファイルそのものをダウンロードできる必要があり、scale は 0〜4(既定は 1)で、実用的な範囲はおよそ 0.5〜2 です。 デフォルト値: |
seed | いいえ | 0〜2147483647 の数値です。LoRA や scale を 1 つずつ変えて比べるときに使い回してください。 |
料金
$0.016 / 枚
アスペクト比とどちらのサイズティアでも、1 枚ごとの一律料金で課金されます。LoRA の読み込みに別途料金はかかりません。
ユースケース
見つけた LoRA をそのまま動かす
Hugging Face や Civitai のダウンロードリンクを貼り、scale を決め、トリガーを先頭に置くだけです。学習もホスティングも GPU も不要で、モデルハブで見かけた LoRA が、数秒で返る普通の API 呼び出しになります。
イラストのシリーズ
コミック、色鉛筆、絵画調の LoRA なら、正方形の投稿から 21:9 のバナーまで、画像一式を 1 つのスタイルにそろえられます。レイアウトごとに seed を固定し、リクエスト間では被写体の行だけを変えてください。
大きなモデルに向けた高速な下書き
構図、服装、LoRA の scale をここで 1k ティアのまま手早く試し、気に入ったフレームを 2k で生成するか、そのプロンプトをもっと遅いモデルに渡して仕上げます。
プロンプトガイドと実践のヒント
トリガーが先、そのあとは完全な文で
LoRA のページにあるトリガーフレーズから始め、続けて被写体、服装、場所、光を書いてください。写真らしい仕上がりにしたいときは、レンズとグレードも書きます。
弱いスタイルは 1.5〜2 に上げる
この蒸留版では、スタイル LoRA の効きが弱く出ます。scale を少しずつ上げ、同じ seed で比べてください。当社のテストでは、4 で画が崩れました。
LoRA なしと比べる
同じプロンプトと seed で、LoRA なしの結果を作ります。2 つが同じに見えるなら、そのファイルは FLUX.1 や 9B の Klein など別のベースモデル向けです。それらはエラーなく読み込まれても、ここでは何も起きません。
看板は画面に入れない
モデルは看板やラベルに崩れた文字を書きます。文字が重要でなければ、看板は無地と書くか、入れないでください。
公開された直接リンクを使う
リンクは .safetensors ファイルそのものをダウンロードできる必要があります。Hugging Face のファイルリンクや Civitai のダウンロードリンクは使えます。リポジトリのページや、ログインが必要なアクセス制限付きのファイルではリクエストが失敗し、その場合は課金されません。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "black-forest-labs/flux-2-klein-4b-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。





























