소개
FLUX.2 Klein Base 4B LoRA 텍스트→이미지는 Apache 2.0으로 공개된 비증류 40억 파라미터 기반 모델인 Black Forest Labs의 FLUX.2 [klein] Base 4B로 글 프롬프트에서 이미지 한 장을 만들며, 직접 만든 LoRA 파일을 최대 3개까지 불러옵니다. 약 100만 화소 또는 긴 변 2048픽셀의 9가지 화면비 중 하나를 골라 이미지당 균일 요금으로 받으며, 걸러내는 것은 없습니다.
출발 자료에 따라 모드 고르기
| 가진 것 | 모드 |
|---|---|
| 글로 쓴 설명과 LoRA | FLUX.2 Klein Base 4B LoRA 텍스트→이미지 |
| 바꾸거나 합칠 사진 1~3장 | FLUX.2 Klein Base 4B LoRA 이미지 편집 |
핵심 기능 및 하이라이트
LoRA가 학습되는 바로 그 버전
Black Forest Labs는 파인튜닝과 LoRA 학습용으로 Base 4B를 권합니다. 이 버전으로 학습한 LoRA는 여기서 전력으로 적용되며, 저희 테스트에서는 증류 4B로 학습한 LoRA도 적용되었습니다.
강한 스타일 반응
이 버전에서는 스타일 LoRA가 강하게 드러납니다. 저희 테스트에서 같은 애니메이션 LoRA를 scale 2로 쓰자 Base는 사진 같은 장면을 그 스타일로 다시 그렸고, 증류 4B는 조금만 바뀌었습니다.
더 다양하게, 더 오래
비증류 모델은 seed마다 결과가 더 다양했고, 저희 테스트에서 이미지당 약 20초로 증류 4B의 약 네 배 걸렸습니다.
커스텀 가중치에서도 무검열
가중치는 심사되지 않으며, 결과물도 걸러지지 않습니다. 모델 단독으로는 '강함' 단계를 누그러뜨리지만, 그 단계용으로 학습된 LoRA를 불러오면 그 단계는 쓴 그대로 나왔습니다. '매우 강함' 단계는 누그러진 채였습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | 필수, 최대 5,000자. LoRA 트리거 문구로 시작한 뒤 피사체, 옷차림, 장소, 빛을 완전한 문장으로 묘사하십시오. 1자 이상 · 5000자 이하 |
aspect_ratio | 아니요 | 21:9부터 9:21까지 9가지이며 기본값은 1:1입니다. 어떤 비율이든 요금이 같습니다. |
resolution | 아니요 | 1k(기본값)는 약 100만 화소, 2k는 긴 변 2048픽셀입니다. 두 단계의 요금이 같습니다. |
loras | 아니요 | FLUX.2 [klein] 4B 또는 Base 4B용으로 학습한 {path, scale} 항목을 최대 3개 넣습니다. path는 .safetensors 파일 자체를 내려받을 수 있어야 하며, scale은 0에서 4까지(기본값 1)이고 쓸 만한 범위는 0.5에서 2 안팎입니다. 기본값: |
seed | 아니요 | 0부터 2147483647까지의 숫자입니다. LoRA나 scale을 한 번에 하나씩 비교할 때 같은 값을 다시 쓰십시오. |
요금
$0.018 / 장
모든 화면비와 두 크기 단계에서 이미지당 균일 요금으로 과금됩니다. LoRA를 불러와도 별도 요금은 없습니다.
활용 사례
직접 학습한 LoRA 점검
GPU를 따로 준비하지 않고 Base 4B LoRA를 여러 scale과 seed로 돌려 보고, 각 결과를 LoRA 없는 실행과 비교한 뒤, 검증이 끝나면 같은 파일을 그대로 프로덕션에 쓰십시오.
회화와 픽셀 아트 시리즈
회화, 색연필, 픽셀 아트 LoRA로 정사각형 썸네일부터 21:9 배너와 9:16 모바일 프레임까지 9가지 화면비에 걸쳐 시리즈 전체를 하나의 룩으로 유지합니다.
구도 탐색
seed마다 달라지는 폭넓은 결과로 마음에 드는 레이아웃을 찾은 뒤, 그 seed를 고정하고 옷차림, 빛, 배경을 한 문장씩 다듬으십시오.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
트리거 먼저, 그다음 완전한 문장
LoRA 페이지의 트리거 문구로 시작한 뒤 피사체, 옷차림, 장소, 빛을 묘사하십시오.
scale 1에서 시작
여기서는 스타일이 강하게 드러납니다. 더 가볍게 걸려면 0.5로 낮추십시오. 저희 테스트에서 4에서는 이미지가 노이즈로 변했습니다.
LoRA 없는 결과와 비교하기
같은 프롬프트와 seed를 LoRA 없이 돌려 보십시오. 두 결과가 같아 보인다면 그 파일은 FLUX.1이나 9B Klein 모델 같은 다른 기본 모델용입니다. 그런 파일은 여기서 오류 없이 불러와지지만 아무 일도 하지 않습니다.
간판은 프레임에서 빼기
간판, 라벨, 도표 제목은 뒤죽박죽 글자로 나오는 경우가 많습니다. 빈 것으로 적거나 빼십시오.
공개된 직접 링크 쓰기
링크는 .safetensors 파일 자체를 내려받을 수 있어야 합니다. Hugging Face 파일 링크와 Civitai 다운로드 링크는 동작하지만, 저장소 페이지나 로그인이 필요한 파일은 요청이 실패하며 이 경우 요금은 부과되지 않습니다.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "black-forest-labs/flux-2-klein-base-4b-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.
