Base は蒸留版の klein 9B と何が違いますか。

Black Forest Labs は klein 9B をステップ蒸留とガイダンス蒸留で、4 ステップで動くようにしました。Base はその蒸留をしていない同じ 9B モデルで、開発元は出力の多様性が高いと説明し、ファインチューニングと LoRA 学習に推奨しています。ここでは 1 枚あたり 2〜5 倍の時間がかかり、よりやわらかくフィルムらしい画像になりました。開発元の参照設定では、蒸留版の 4 ステップに対して Base は 50 ステップで動かします。

蒸留版の klein 9B で学習した LoRA はここで使えますか。

当社のテストでは使えました。蒸留版 9B で学習したピクセルアート LoRA が Base で場面を描き直し、Base で学習した規制のない LoRA も蒸留版でそのまま読み込めました。FLUX.1 や klein 4B の LoRA はエラーなく動きましたが、何も変わりませんでした。

LoRA は読み込まれたのに何も変わりません。なぜですか。

当社のテストでは原因は 3 つでした。別のモデル（FLUX.1 や klein 4B）向けに学習されたファイル、diffusers PEFT 形式（キーが .default.weight で終わる）で保存されたファイル、あるいはプロンプトがすでに求めているルックを出すスタイル LoRA です。いずれもエラーにはなりません。同じ seed でファイルありとなしを比べてください。

これと FLUX.2 Klein 9B LoRA のどちらを使うべきですか。

Base で学習した LoRA を確認したいときや、よりやわらかく変化に富んだルックが欲しいときは Base を使ってください。速度が大事なときは蒸留版を使います。約 10 秒で生成され、より洗練された写真らしい仕上がりになります。

NSFW 画像でも規制なしの LoRA は使えますか。

使えます。LoRA ファイルは審査されず、出力もフィルターされません。Base 単独では NSFW の内容が切り取られたり和らげられたりしがちで、かなり強めの水準は控えめになります。当社のテストでは、Base で学習した規制のない LoRA がそれを取り除きました。

LoRA を使ったリクエストが失敗したのはなぜですか。

多くの場合、リンクにログインが必要（アクセス制限のある Hugging Face のファイルは HTTP 401 を返します）か、ファイルではなくリポジトリのページを指しています。.safetensors ファイルそのものをダウンロードできる公開 URL を使ってください。失敗したリクエストは課金されません。

料金はどうなっていますか。

各エンドポイントに 1 枚ごとの一律料金があります。アスペクト比、1k か 2k か、編集の元画像の枚数、LoRA の読み込みでは変わりません。失敗したリクエストは課金されません。

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA API｜NSFW 画像、蒸留なし

black-forest-labs/flux-2-klein-base-9b-lora/text-to-image

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA のテキストから画像は、Black Forest Labs の蒸留していない FLUX.2 [klein] Base 9B を、自前の LoRA ファイル最大 3 つで動かします。9 種類のアスペクト比、1k または 2k、蒸留版よりやわらかく変化に富み、コンテンツフィルターはありません。

最低価格 $0.024/枚

モデルを実行 API を見る

入力

テキストから画像

プロンプト469/5000

アスペクト比

解像度

スタイル LoRA1/3

ANALOG REDMOND FLUXKLEIN9B

シード値

セーフティチェックオフ

SpicyAPI はこのモデルにセーフティチェックをかけません。プロンプトと素材はそのままモデルに渡り、出力はモデル自身が決めます。

送信と料金見積もりを有効にする前にアカウントを確認しています。

出力

実行待ち

サンプル出力

動画化

編集

レイヤー分解

{
  "model": "black-forest-labs/flux-2-klein-base-9b-lora/text-to-image",
  "input": {
    "aspect_ratio": "2:3",
    "resolution": "2k",
    "loras": [
      {
        "path": "https://huggingface.co/artificialguybr/ANALOG-REDMOND-FLUXKLEIN9B/resolve/main/%5BFLUX.2.Klein%5DAnalog_Redmond.safetensors",
        "scale": 0.8
      }
    ],
    "seed": 101,
    "prompt": "AnalogRedmAF, Analog. Dawn inside a Victorian palm house: giant fronds, curved glass streaked with condensation, white wrought-iron ribs overhead, mist hanging in the first light. A woman in her mid-thirties with dark brown skin and close-cropped natural hair stands among the palms in an emerald silk robe loosely tied at the waist, her hair damp from the misting system, an alluring look toward the camera. 35mm film photograph, soft green and gold tones, fine grain."
  }
}

はじめに

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA テキストから画像 は、Black Forest Labs の FLUX.2 [klein] Base 9B で、文章のプロンプトから画像を 1 枚作ります。これは開発元がファインチューニングと LoRA 学習に推奨する、蒸留していない 9B モデルで、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 1 つを選び、1k または 2k で出力します。Base は蒸留版の klein 9B より遅く、やわらかく変化に富んだ画像になります。プラットフォームはコンテンツフィルターを加えません。

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

LoRA の学習先となるビルド

klein Base 9B で学習した LoRA は、学習した相手のモデルであるここで動くので、評価するのにいちばん確かな場所です。蒸留版 klein 9B で学習した LoRA も、当社のテストで同様に読み込めました。FLUX.1 や klein 4B の LoRA は、エラーなく動いても何も変わりませんでした。

やわらかく、変化に富んだ画像

LoRA なしでも、Base は自然でフィルムらしい光と肌を描き、seed ごとの変化は蒸留版より豊かでした。開発元は Base を、蒸留版の 4 ステップに対して 50 サンプリングステップで動かしており、それが時間のかかる理由です。

きれいな A/B 比較

当社のテキストから画像のテストでは、同じ seed で同一のピクセルが返ったので、LoRA ありとなしの 2 枚を並べれば、LoRA が何を足したのかがそのまま分かります。

リクエストパラメーター

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA · Text to Image の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。 `1:1` · `16:9` · `9:16` · `4:3` · `3:4` · `3:2` · `2:3` · `21:9` · `9:21` · デフォルト値: `1:1`
`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 ピクセルです。 `1k` · `2k` · デフォルト値: `1k`
`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: `[]` 3 件以内
`seed`	いいえ	任意で、0〜2,147,483,647。当社のテキストから画像のテストでは、同じ seed と入力で同じピクセルが繰り返されたので、LoRA や 1 語の効果を切り分けられます。 `≥ 0` · `≤ 2147483647`

料金

$0.024 / 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

学習した LoRA の確認

自分のファイルを 1k や 2k で Base 上で動かし、LoRA なしの同じ seed と比べてから、その上に積み上げたり、より速い蒸留版に移したりします。

自然な静止画

やわらかな光と説得力のある肌のポートレートやインテリアを、最大 2048 ピクセルの 9 種類の形で。1 枚に 30 秒ほど待てる場合に向いています。

主なユースケースのチュートリアルを見る

プロンプトガイドと実践のヒント

トリガーを先頭に

LoRA のトリガーフレーズを最初に置き、続けて画を完全な文で書いてください。被写体、服装、場所、光、レンズです。ネガティブプロンプトはないので、見たいものを書きます。

1 組につき変更は 1 つ

seed を固定し、LoRA、その scale、1 文のどれか 1 つだけを変えます。Base ではテキストから画像の繰り返しが厳密に一致するので、見える違いはすべてその 1 つの変更によるものです。

時間を見積もる

当社のテストでは 1k で約 20 秒、2k で約 35 秒かかり、蒸留版の 2〜5 倍でした。1 件ずつ待たずに並列でリクエストを送り、scale を決めている間は 1k を使ってください。

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-base-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。

お探しのモデルが見つかりませんか？

必要なモデルと用途をお知らせください。次に何を追加するかを決めるチームに直接届きます。

LoRA 画像 API

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA API のポイント

LoRA の学習先である蒸留していない FLUX.2 [klein] Base 9B を、最大 3 つの自前 LoRA で。コンテンツフィルターはありません。

1 回あたりの LoRA: 3; 1 枚につきウェイトファイルを 3 つまで、それぞれ個別の strength（0〜4）で。
蒸留なしのビルド: フル 9B; ステップ蒸留もガイダンス蒸留もしていない、klein 9B のフルモデルです。
Klein 9B のビルド: 両方; Base 9B で学習した LoRA も蒸留版 9B で学習した LoRA も、当社のテストで読み込めました。
標準的な生成時間: 20〜55 秒; モデル時間の中央値で、1k のテキストから画像は約 20 秒、2k の編集は最大で約 55 秒です。
最大のサイズティア: 2k; 長辺 2048 ピクセル。1k は約 100 万画素で、料金はどちらも同じです。
コンテンツフィルター: なし; LoRA の審査も、結果へのフィルターもありません。

作例

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA で作れるもの

Base、LoRA なし
やわらかな光と自然な肌
LoRA なしでも、Base は夜明けの丸いスイレン温室を描きます。水面には霧、縁には膝をつく男性。Base らしいやわらかでフィルムのような色調で、2048 x 1152。
LoRA なしのテキストから画像。2k の 16:9。
フィルムスチル調 LoRA
グレードは LoRA から、場面はプロンプトから
蒸留版 klein 9B で学習したフィルムスチル調の LoRA を、Base に 0.8 で読み込みました。木生シダの間の錬鉄の螺旋階段にいる 2 人の場面で、霞とグレードは LoRA が決めています。
フィルムスチル調の LoRA を 0.8 で使ったテキストから画像。3:4。
編集
横断歩道から、ヤシの温室へ
街中の写真 1 枚が、夜明けのヤシの葉の間で赤茶色のシルクのドレス姿の同じ女性になり、グレードはフィルムスチル調の LoRA によるものです。
街中の写真 1 枚をフィルムスチル調の LoRA で編集。形は auto。

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA で作ったその他のクリップ

アナログ写真調の LoRA を 0.8 で使ったテキストから画像。2k の 2:3。
オフィスの写真 1 枚をアナログ写真調の LoRA で編集。16:9。
2 枚のポートレートを LoRA なしで組み合わせた編集。2k の 3:4。
LoRA なしのテキストから画像。1:1。

コンテンツテスト

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA は規制なし？実際に試した結果

本番と同じ構成で各レベルを実行し、すべてのクリップをコマ送りで確認しました。「生成」はリクエストが通っただけでなく、その内容が実際に映っていたことを意味します。

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA でテストしたコンテンツレベル（モード別）
レベル	画像編集	テキストから画像
軽めテストの中で最も軽いプロンプト	生成2026年10月9日にテスト	生成2026年10月9日にテスト
中程度フィルターのあるモデルが断り始める地点	生成2026年10月9日にテスト	生成2026年10月9日にテスト
強め尺度の中ほど	生成2026年10月9日にテスト	生成2026年10月9日にテスト
かなり強め多くのモデルが手加減し始める地点	生成2026年10月9日にテスト	生成2026年10月9日にテスト
最大尺度の最上段	生成2026年10月9日にテスト	生成2026年10月9日にテスト

生成：書いたとおりに映ります。置き換え：生成はされますが、書いた内容より控えめになります。拒否：リクエストが拒否されます。未テスト：そのモードでそのレベルはまだ試していません。

モードごとの挙動

すべてのモード: FLUX.2 [klein] 9B（Base でも蒸留版でも）向けに学習した LoRA を使ってください。当社のテストでは、FLUX.1 [dev] や klein 4B の LoRA、そして diffusers PEFT 形式で保存したファイルは、エラーなく読み込まれても何も変わりませんでした。ログインが必要なリンクや Web ページを指すリンクではリクエストが失敗します。LoRA は 3 つまで、scale は 0〜4。ネガティブプロンプトもステップ数やガイダンスの指定もなく、出力は JPEG で、1 リクエストにつき画像 1 枚です。
すべてのモード: コンテンツフィルターはありません。モデル単独では控えめになります。当社のテストでは、強めに届く前に結果が切り取られ、男性の被写体の依頼は和らげられ、かなり強めの場面は暗示にとどまり、編集では元画像がそのまま返ることもありました。Base で学習した規制のない LoRA を読み込むと、テストしたすべてのレベルが描かれ、かなり強めも含まれます。編集で強い LoRA を使うと構図と人物を置き換えることがあるので、元画像を保つには scale を下げてください。
すべてのモード: 蒸留版の klein 9B と比べると遅く、当社のテストでは 1k の画像で約 20 秒、編集と 2k で 30〜75 秒かかりました。
画像編集: 編集は元画像 1〜3 枚です。auto では結果は 1 枚目の形を約 100 万画素で保ち、比率を選ぶと 1k か 2k のティアになります。
すべてのモード: 描写する人物、アップロードする人物はすべて成人でなければなりません。生成して公開する内容の適法性は、元画像に写る人の権利も含め、ご自身の責任です。生成したメディアは 14 日間保存され、その後削除されます。

活用例

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA API で作れるもの

自作 LoRA の確認
klein Base 9B で学習し、GPU を自前で用意せずに、ここでフル品質で動かして、LoRA なしの同じ seed と比べられます。
変化に富んだ自然な静止画
Base は蒸留版より、光がやわらかく、肌が自然で、seed ごとの変化が豊かです。
写真のスタイル変更
編集では人物を保ったまま、服、場所、表現媒体を、フィルムのグレードからペン画のイラストまで変えられます。
自前の規制なし LoRA
何も審査されず、フィルターもかかりません。Base で学習した規制のない LoRA は、モデル単独では控えめになる場面を描くための方法です。

プロンプト

コピーして使える FLUX.2 Klein Base 9B LoRA のプロンプト例

まずはそのまま Playground に貼り付け、そのあと一度にひとつずつ変えてみてください。

テキストから画像
ヤシの温室のエメラルドのシルク
AnalogRedmAF, Analog. Dawn inside a Victorian palm house: giant fronds, curved glass streaked with condensation, white wrought-iron ribs overhead, mist hanging in the first light. A woman in her mid-thirties with dark brown skin and close-cropped natural hair stands among the palms in an emerald silk robe loosely tied at the waist, her hair damp from the misting system, an alluring look toward the camera. 35mm film photograph, soft green and gold tones, fine grain.
うまくいく理由. アナログ写真調の LoRA を 0.8、トリガーを先頭に置いた 2k の 2:3。同じ seed で LoRA なしと比べると、LoRA が画をより明るく霞ませ、緑をやわらかくしました。
このプロンプトを試す
画像編集
デニムからシルクへ、ヤシの木立の中で
Cinematic, Film Still. Keep the face, curly hair and smile of the woman in image 1. Move her into a glasshouse at dawn among huge palm fronds, condensation running down the glass, and change her outfit to a rust-coloured silk slip dress with a low back, her hair a little damp from the humid air. Soft golden haze.
うまくいく理由. 街中の写真 1 枚、形は auto、フィルムスチル調の LoRA を 0.8。顔、巻き毛、笑顔はそのまま残り、デニムは夜明けのヤシの間で赤茶色のシルクのドレスに変わります。
このモードはご自身の画像から始まります。実行前に Playground で画像を追加してください。
このプロンプトを試す
テキストから画像
睡蓮温室の朝一番の光
First light in a round glasshouse built around a pond of giant water lilies, mist rising from the water, wrought-iron columns and beads of condensation on the panes. A man in his early forties with South Asian features, a salt-and-pepper beard and a white shirt open at the collar with the sleeves rolled up kneels on the stone rim, one hand trailing in the water, looking up at the camera with a quiet smile. Cinematic wide shot, 35mm lens, pale gold and jade palette.
うまくいく理由. LoRA なし、2k の 16:9。Base 単体で、やわらかな金色の光、水面の霧、自然なポーズが出ています。
このプロンプトを試す

料金

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA API の料金

画像 1 枚は $0.024 からです。

プレイグラウンドで、実行前に設定に合った正確な料金を確認できます。失敗またはタイムアウトしたタスクは、通常課金されません。一部のモデルでは、モデルページに明記されたとおりコンテンツ拒否も課金対象です。送信前に課金条件を確認してください。

すべての料金区分を見る

はじめ方

3 ステップで FLUX.2 Klein Base 9B LoRA API を使う

ステップ 1
学習した LoRA を試す
Base は klein 9B の LoRA がふつう学習されるビルドなので、自分で学習したファイルは学習したとおりの状態で動きます。同じプロンプトと seed で、ファイルありとなしを実行してください。当社のテキストから画像のテストでは、同じ seed でピクセルまで同一の画像が返りました。
ステップ 2
蒸留版の LoRA も読み込める
蒸留版 klein 9B で学習したピクセルアート LoRA が、ここでも当社のテスト場面を描き直しました。FLUX.1 や klein 4B の LoRA、diffusers PEFT 形式で保存したファイルは、エラーなく動きましたが何も変わりませんでした。
ステップ 3
scale は 0.8〜1 から始める
当社のテストでは、0.5 でスタイルが軽く出て、1 でルックが十分に出ました。4 では画がブロック状に崩れました。規制のない LoRA は構図や顔を変えることがあるので、そうなったら下げてください。

Playground を開く API キーを取得

パラメーターの詳細とコード例は、このページ上部の API タブと Readme タブにあります。

SpicyAPI を選ぶ理由

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA を SpicyAPI で使う理由

当社独自のフィルターなし
当社はコンテンツフィルターを追加しません。モデルが生成したものがそのまま届きます。
推測ではなく実測
コンテンツのレベルは、当社が実際に生成して確認した結果にもとづき、テスト日もページに記載しています。
成果ごとに米ドルで支払い
定額プランもクレジットもありません。失敗やタイムアウトのタスクは通常、課金されません。ただし、モデルページに明記された一部のモデルではコンテンツ拒否も課金対象です。送信前にその課金条件をご確認ください。
すべてのモデルにひとつのキー
1 つの API Key と残高で、画像、動画、音声、チャットのモデルを利用できます。同じアカウントで、さまざまなモデルを試せます。

FAQ

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA API のよくある質問

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA について

FLUX.2 Klein Base 9B LoRA は、LoRA の学習先である蒸留していない klein 9B を、自前の LoRA ファイルで動かします。1k・2k のテキストから画像と編集に対応し、コンテンツフィルターはありません。蒸留版の klein 9B より遅く、変化に富んだ兄弟モデルです。