はじめに
FLUX.2 Klein 9B LoRA テキストから画像 は、Black Forest Labs のステップ蒸留版 9B モデル FLUX.2 [klein] 9B で、文章のプロンプトから画像を 1 枚作ります。直接リンクから読み込む自前の LoRA ファイルは最大 3 つです。9 種類のアスペクト比から 1 つを選び、1k または 2k で JPEG を受け取れます。生成はモデル時間でたいてい約 10 秒です。プラットフォームはプロンプト、ウェイト、画像のいずれにもコンテンツフィルターを加えず、1 枚あたりの料金は一律です。
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 9B LoRA テキストから画像 |
| 変えたい 1〜3 枚の画像 | FLUX.2 Klein 9B LoRA 画像編集 |
主な機能とハイライト
自分の LoRA を、klein 9B の両ビルドで
蒸留版 klein 9B と klein Base 9B の両方で学習された LoRA は、当社のテストでどちらも読み込めました。強い段階向けに Base で学習された LoRA は、モデルの描く内容を変えました。フィルムスチル風の LoRA は、シーン全体の色味をティールとアンバーの方向へずらしました。FLUX.1 と klein 4B の LoRA、および diffusers の PEFT 形式で保存されたファイルは、エラーなく動いたものの何も変えなかったので、使用前に LoRA のカードでベースモデルを確認してください。
試行を重ねられる速さ
画像の大半は 1k でも 2k でもモデル時間で約 10 秒で、2k も 1k と同じ料金です。1 回の作業で LoRA を 3 通りの strength と数個の seed で試し、いちばんよいフレームを残すのも現実的です。
コンテンツフィルターなし
プロンプトと LoRA ファイルは審査されません。モデル単独では「強め」と「かなり強め」の段階で控えめになります。当社のテストでは、その内容向けに klein 9B で学習された LoRA が両方を描きました。「最大」の段階は、LoRA なしでも描かれました。
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、レンズを文章で書きます。 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 万画素で、たとえば 1344 x 768 や 1024 x 1024。2k は長辺 2048 ピクセルで、たとえば 2048 x 1152 です。 |
loras | いいえ | FLUX.2 [klein] 9B(蒸留版または Base)向けに学習した {path, scale} を最大 3 つ。scale は 0〜4 で、既定は 1。 デフォルト値: |
seed | いいえ | 任意で、0〜2,147,483,647。1 つずつ変えて比べるときに使い回します。 |
料金
$0.018 / 枚
1 枚ごとの一律料金で課金されます。アスペクト比、1k か 2k か、LoRA の読み込みで料金は変わりません。
ユースケース
ハブの LoRA を API 呼び出しとして動かす
モデルハブの .safetensors への直接リンクを貼り、scale を決めてプロンプトを書くだけです。学習もホスティングもウォームアップも不要で、1 リクエストに LoRA を最大 3 つ重ねられます。
グレードのそろった静止画とスタイルのシリーズ
フィルム調やアナログ調の LoRA を使えば、21:9 のバナーから 9:16 のスマホ画面まで 9 種類の形にわたって、画像一式を 1 つのグレードにそろえられ、料金は 1 枚ごとの一律です。
複数の LoRA を重ねたキャラクター作業
強い段階向けに klein 9B で学習された LoRA を、キャラクターまたはスタイルの LoRA と並べて読み込み、登場人物はすべて成年にしてください。
プロンプトガイドと実践のヒント
トリガーを先に、そのあとは文章で
モデルカードにある LoRA のトリガーフレーズから始め、被写体、服装、場所、光、レンズを完全な文で書いてください。このモデルは長く具体的なプロンプトによく従います。ネガティブプロンプトはないので、避けたいことではなく望むことを書きます。
scale は小刻みに動かす
0.8〜1 から始めます。当社のテストでは、0.5 でスタイルがうっすら出て、4 では画がブロック状に崩れました。0.2 ずつ上げ下げし、まず顔と手を見てください。そこが最初に歪みます。
LoRA が効いているか確かめる
同じプロンプトと seed で、ファイルありとなしを実行します。スタイル LoRA は、粒状感、カラーグレード、ピクセルの格子など、言葉がすでに求めているルックを整えるだけのことが多く、新しい内容を教える LoRA は画そのものを変えます。見た目に変化がなければ、たいていベースモデルが違います。
見た目、光、レンズを描写する
LoRA なしでは、モデルは衣装を自分で選びます。プロンプトは背景、光、レンズに使い、服装の説明は短く簡潔にしてください。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "black-forest-labs/flux-2-klein-9b-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$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。



























