소개
FLUX.2 Klein 9B LoRA 텍스트→이미지는 Black Forest Labs의 스텝 증류 9B 모델 FLUX.2 [klein] 9B로 글 프롬프트에서 이미지 한 장을 그리며, 직접 링크로 가져온 LoRA 파일을 최대 3개까지 불러옵니다. 9가지 화면비 중 하나를 1k 또는 2k로 고르면 JPEG가 돌아오고, 대부분 모델 처리 시간이 10초쯤입니다. 플랫폼은 프롬프트, 가중치, 이미지 어디에도 콘텐츠 필터를 더하지 않으며 이미지당 가격은 균일합니다.
시작 자료에 따라 모드 선택하기
| 가진 자료 | 모드 |
|---|---|
| 글로 쓴 설명과 LoRA | FLUX.2 Klein 9B LoRA 텍스트→이미지 |
| 바꿀 이미지 1~3장 | FLUX.2 Klein 9B LoRA 이미지 편집 |
핵심 기능 및 하이라이트
두 가지 klein 9B 빌드의 LoRA
증류형 klein 9B와 klein Base 9B로 학습된 LoRA는 저희 테스트에서 둘 다 여기에 로드되었습니다. 강한 단계를 위해 Base로 학습된 LoRA는 모델이 그리는 내용을 바꿨고, 필름 스틸 LoRA는 장면 전체의 색감을 청록과 앰버 쪽으로 옮겼습니다. FLUX.1과 klein 4B LoRA, 그리고 diffusers PEFT 형식으로 저장된 파일은 오류 없이 돌았지만 아무것도 바꾸지 않았으니, 사용하기 전에 LoRA 카드에서 기반 모델을 확인하십시오.
반복하기에 충분히 빠릅니다
이미지 대부분이 1k와 2k 모두 모델 처리 시간 10초쯤이었고, 2k도 1k와 가격이 같습니다. 그래서 LoRA를 세 가지 강도(strength)와 몇 개의 seed로 한 자리에서 시험해 보고 가장 좋은 프레임을 고르기에 알맞습니다.
콘텐츠 필터 없음
프롬프트와 LoRA 파일은 심사되지 않습니다. 모델 단독으로는 '강함'과 '매우 강함' 단계에서 스스로 수위를 낮추며, 저희 테스트에서 해당 콘텐츠용으로 klein 9B에서 학습된 LoRA는 두 단계를 모두 그려 냈습니다. '최대' 단계는 LoRA 없이도 그려졌습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | 필수, 최대 5,000자. LoRA의 트리거 문구를 맨 앞에 두고 피사체, 의상, 장소, 빛, 렌즈를 문장으로 묘사하십시오. 1자 이상 · 5000자 이하 |
aspect_ratio | 아니요 | 21:9부터 9:21까지 9가지 모양이며 기본값은 1:1입니다. 모양은 가격을 바꾸지 않습니다. |
resolution | 아니요 | 1k(기본값)는 약 100만 화소로 예를 들면 1344 x 768이나 1024 x 1024이고, 2k는 긴 변이 2048픽셀로 2048 x 1152 등입니다. 가격은 같습니다. |
loras | 아니요 | 증류든 Base든 FLUX.2 [klein] 9B용으로 학습한 {path, scale} 항목을 최대 3개 넣습니다. scale은 0~4이고 기본값은 1입니다. 기본값: |
seed | 아니요 | 선택 사항이며 0부터 2,147,483,647까지입니다. 한 번에 하나씩만 바꿔 비교할 때 다시 쓰십시오. |
요금
$0.018 / 장
이미지당 균일 가격으로 과금됩니다. 화면비, 1k·2k, LoRA 로딩은 가격을 바꾸지 않습니다.
활용 사례
허브의 LoRA를 API 호출로 돌리기
모델 허브의 .safetensors 직접 링크를 붙여 넣고, scale을 정하고, 프롬프트를 쓰십시오. 학습도 호스팅도 대기 상태 유지도 필요 없고, 한 요청에서 LoRA를 최대 3개까지 겹칠 수 있습니다.
색 보정을 맞춘 스틸과 스타일 시리즈
필름이나 아날로그 LoRA를 쓰면 21:9 배너부터 9:16 휴대폰 화면까지 9가지 모양에 걸쳐 이미지 세트 전체가 하나의 색 보정을 유지하며, 이미지당 가격은 균일합니다.
여러 LoRA를 겹친 캐릭터 작업
더 강한 단계를 위해 klein 9B용으로 학습된 LoRA를 캐릭터 또는 스타일 LoRA와 함께 불러오고, 등장하는 모든 인물은 성인으로 두십시오.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
트리거 먼저, 그다음 문장
모델 카드에 적힌 LoRA의 트리거 문구로 시작한 뒤 피사체, 의상, 장소, 빛, 렌즈를 완전한 문장으로 묘사하십시오. 이 모델은 길고 구체적인 프롬프트를 잘 따르며 네거티브 프롬프트가 없으니, 피할 것이 아니라 원하는 것을 적으십시오.
scale은 작은 단위로 움직이기
0.8~1에서 시작하십시오. 저희 테스트에서 0.5는 스타일이 희미했고 4에서는 그림이 블록으로 깨졌습니다. 0.2씩 올리거나 내리면서 얼굴과 손부터 확인하십시오. 가장 먼저 일그러지는 부분입니다.
LoRA가 실제로 작동하는지 확인하기
같은 프롬프트와 seed로 파일을 쓸 때와 쓰지 않을 때를 돌려 보십시오. 스타일 LoRA는 입자감, 색 보정, 픽셀 격자처럼 글로도 이미 요청한 룩을 다듬는 경우가 많고, 새로운 내용을 가르치는 LoRA는 그림을 아예 바꿉니다. 눈에 띄는 변화가 없다면 대개 기본 모델이 맞지 않는 것입니다.
룩, 빛, 렌즈를 묘사하기
LoRA 없이는 모델이 의상을 스스로 고릅니다. 프롬프트는 배경, 빛, 렌즈에 쓰고, 의상 설명은 짧고 담백하게 적으십시오.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.



























