はじめに
FLUX.2 Klein Base 9B LoRA 画像編集 は、Black Forest Labs の蒸留していない FLUX.2 [klein] Base 9B で、文章の指示に従って 1〜3 枚の元画像を作り変えます。自前の LoRA ファイルは最大 3 つ読み込めます。auto で元画像の形を保つか、9 種類の形から 1k または 2k で選べます。当社のテストでは、編集は 1k で約 30 秒かかり、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 9B LoRA テキストから画像 |
| 変えたい 1〜3 枚の画像 | FLUX.2 Klein Base 9B LoRA 画像編集 |
主な機能とハイライト
同じ人物、新しい場所
横断歩道にいた街中のポートレートが、夜明けのガラス温室で赤茶色のシルクのドレス姿に移され、顔、巻き毛、笑顔はそのまま残りました。オフィスのポートレートは、シダ温室でリネンのシャツと如雨露を持つ姿になり、銀髪と無精ひげはそのままでした。
ポートレート 2 枚から 1 つの場面
別々のポートレート 2 枚が、LoRA なしでプロンプトだけで、ガラス温室のドームの下の 1 枚のペン画になり、どちらの顔も見分けられました。
実写真に LoRA
フィルムスチル調やアナログ調の LoRA は、編集結果のグレードを決めます。規制のない LoRA は描かれるものを変えることがあり、当社のテストの 1 件では、scale 1 の強い LoRA が構図と人物を置き換えました。そのため編集では低めの scale から始めてください。
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。残すもの(顔、髪、ポーズ)を先に書き、そのあとに変更点を書きます。 1 文字以上 · 5000 文字以内 |
image_urls | はい | 必須で、公開画像リンクを 1〜3 件、各 10 MB まで。プロンプトで言及する順番に並べます。 1 件以上 · 3 件以内 |
aspect_ratio | いいえ | auto(既定)は 1 枚目の元画像の形を約 100 万画素で保ちます。1328 x 1776 の縦長の写真は 880 x 1184 で返りました。 |
resolution | いいえ | 1k(既定)か 2k で、アスペクト比を選んだときに使われ、auto では無視されます。2k は時間がかかりますが、料金は同じです。 |
loras | いいえ | FLUX.2 [klein] 9B(Base または蒸留版)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。プロンプトや LoRA の変更を比べるときに使い回します。 |
料金
$0.031 / 枚
1 枚ごとの一律料金で課金されます。元画像の枚数、サイズティア、LoRA の読み込みで料金は変わりません。
ユースケース
実写真で LoRA を試す
Base で学習した LoRA が、実在の人物や場所を顔も含めてどう扱うかを、その上にシリーズを組む前に確かめられます。
衣装と場所の変更
人物を保ったまま、服装と舞台を一度に変えられます。ルックブック、ムードボード、キャラクター資料に向いています。
写真をイラストに
プロンプトでペン画や点描のイラストを求めると、編集が人物と場所をその表現媒体で描き直し、誰であるかは保たれます。スタイル LoRA の有無は問いません。
プロンプトガイドと実践のヒント
守るものを先に、そのあとに変更
顔、髪、表情、ポーズなど残すものを先に書き、続けて変更点を衣服、場所、光で書きます。短く具体的な指示がいちばん効き、比率を選ばない限り結果は 1 枚目の元画像の形を保ちます。
強い LoRA に注意
規制のない LoRA は、当社のテストの 1 件で scale 1 のとき構図と人物を置き換えました。編集では 0.6 前後から始め、顔が元画像と合っている間だけ上げてください。
30 秒から 1 分を見込む
当社のテストでは、編集は 1k で約 30 秒、2k で 1 分近くかかりました。指示を固める間は auto の 1k で作業し、仕上げに比率と 2k を選んでください。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "black-forest-labs/flux-2-klein-base-9b-lora/edit",
"input": {
"aspect_ratio": "auto",
"image_urls": [
"https://example.com/reference.png"
],
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$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。



























