はじめに
FLUX.2 Klein Base 4B LoRA テキストから画像 は、Black Forest Labs が Apache 2.0 で公開した、蒸留していない 40 億パラメータの基盤モデル FLUX.2 [klein] Base 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 Base 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 Base 4B LoRA 画像編集 |
主な機能とハイライト
LoRA の学習元になるビルド
Black Forest Labs は、ファインチューニングと LoRA 学習に Base 4B を推奨しています。これで学習した LoRA はここでそのままの強さで効き、当社のテストでは、蒸留版 4B で学習した LoRA も効きました。
スタイルへの強い反応
このビルドではスタイル LoRA がはっきり出ます。当社のテストでは、同じアニメ調 LoRA を scale 2 で使うと、Base では写真の場面がそのスタイルに描き直されましたが、蒸留版 4B ではわずかな変化にとどまりました。
多彩さと引き換えの時間
蒸留していないモデルは seed ごとの結果が多彩で、当社のテストでは 1 枚あたり約 20 秒、蒸留版 4B の約 4 倍かかりました。
カスタムウェイトでフィルターなし
重みが審査されることはなく、結果がフィルターされることもありません。モデル単独では「強め」の段階を和らげますが、その段階向けに学習された LoRA を読み込むと、その段階は書いたとおりに描かれました。「かなり強め」の段階は和らいだままでした。
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
$0.018 / 枚
アスペクト比とどちらのサイズティアでも、1 枚ごとの一律料金で課金されます。LoRA の読み込みに別途料金はかかりません。
ユースケース
自分で学習した LoRA の確認
Base 4B の LoRA を、GPU を用意せずにいくつかの scale と seed で動かし、結果を LoRA なしの実行と比べて、通用するとわかれば同じファイルをそのまま本番に使えます。
絵画調とピクセルアートのシリーズ
絵画、色鉛筆、ピクセルアートの LoRA なら、正方形のサムネイルから 21:9 のバナー、9:16 のスマホ画面まで、9 種類のアスペクト比にわたってシリーズ全体を 1 つのルックにそろえられます。
構図の探索
seed ごとの変化の大きさを使って気に入った構図を見つけ、その seed を固定して、服装、光、場所を 1 文ずつ詰めていきます。
プロンプトガイドと実践のヒント
トリガーが先、そのあとは完全な文で
LoRA のページにあるトリガーフレーズから始め、続けて被写体、服装、場所、光を書いてください。
scale は 1 から
ここではスタイルがはっきり出ます。控えめにしたいときは 0.5 に下げてください。当社のテストでは、4 で画がノイズになりました。
LoRA なしと比べる
同じプロンプトと seed で、LoRA なしの結果を作ります。2 つが同じに見えるなら、そのファイルは FLUX.1 や 9B の Klein など別のベースモデル向けです。それらはエラーなく読み込まれても、ここでは何も起きません。
看板は画面に入れない
看板、ラベル、図表の見出しは崩れた文字になることがよくあります。無地と書くか、入れないでください。
公開された直接リンクを使う
リンクは .safetensors ファイルそのものをダウンロードできる必要があります。Hugging Face のファイルリンクや Civitai のダウンロードリンクは使えます。リポジトリのページや、ログインが必要なアクセス制限付きのファイルではリクエストが失敗し、その場合は課金されません。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "black-forest-labs/flux-2-klein-base-4b-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$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。




























