소개
FLUX.2 Klein Base 9B LoRA 텍스트→이미지는 Black Forest Labs의 FLUX.2 [klein] Base 9B로 글 프롬프트에서 이미지 한 장을 그리며, 직접 준비한 LoRA 파일을 최대 3개까지 불러옵니다. 이 비증류 9B 모델은 개발사가 파인튜닝과 LoRA 학습용으로 권하는 빌드입니다. 9가지 화면비 중 하나를 1k 또는 2k로 고르십시오. Base는 증류 klein 9B보다 느리지만 더 부드럽고 다양한 그림을 냅니다. 플랫폼은 콘텐츠 필터를 더하지 않습니다.
시작 자료에 따라 모드 선택하기
| 가진 자료 | 모드 |
|---|---|
| 글로 쓴 설명과 LoRA | FLUX.2 Klein Base 9B LoRA 텍스트→이미지 |
| 바꿀 이미지 1~3장 | FLUX.2 Klein Base 9B LoRA 이미지 편집 |
핵심 기능 및 하이라이트
LoRA를 학습시키는 바로 그 빌드
klein Base 9B로 학습한 LoRA는 학습 대상이었던 모델에서 돌아가므로, 성능을 가장 깨끗하게 판단할 수 있는 자리입니다. 증류 klein 9B로 학습한 LoRA도 저희 테스트에서 불러와졌고, FLUX.1과 klein 4B LoRA는 오류 없이 실행되었지만 아무것도 바꾸지 못했습니다.
더 부드럽고 다양한 그림
LoRA 없이도 Base는 자연스러운 필름 같은 빛과 피부, 그리고 증류 빌드보다 seed마다 큰 변화를 보였습니다. 개발사는 증류 빌드의 4스텝과 달리 Base를 50 샘플링 스텝으로 돌리는데, 그래서 더 오래 걸립니다.
깨끗한 A/B 비교
저희 텍스트→이미지 테스트에서 같은 seed는 픽셀까지 같은 결과를 냈으므로, LoRA를 쓴 이미지와 쓰지 않은 이미지를 한 쌍으로 놓으면 LoRA가 더하는 것이 정확히 드러납니다.
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 2048픽셀입니다. 2k는 더 오래 걸리지만 가격은 같습니다. |
loras | 아니요 | Base든 증류든 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. 저희 텍스트→이미지 테스트에서는 같은 seed와 입력이 같은 픽셀을 반복했으므로, LoRA 하나나 단어 하나의 효과를 분리해 볼 수 있습니다. |
요금
$0.024 / 장
이미지당 균일 가격으로 과금됩니다. 화면비, 1k·2k, LoRA 로딩은 가격을 바꾸지 않습니다.
활용 사례
직접 학습한 LoRA 점검
파일을 Base에서 1k나 2k로 돌려 LoRA 없이 같은 seed로 돌린 결과와 비교한 뒤, 그 위에 작업을 쌓거나 더 빠른 증류 빌드로 옮기십시오.
자연스러운 스틸
이미지당 30초쯤 기다릴 수 있다면, 부드러운 빛과 믿을 만한 피부의 인물 사진과 실내를 최대 2048픽셀의 9가지 모양으로 얻을 수 있습니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
트리거 먼저
LoRA의 트리거 문구를 앞에 두고 그림을 완전한 문장으로 묘사하십시오. 피사체, 의상, 장소, 빛, 렌즈를 적으면 됩니다. 네거티브 프롬프트가 없으니 보고 싶은 것을 적으십시오.
한 쌍에 변화는 하나
seed는 고정하고 LoRA, scale, 문장 하나 중 한 번에 하나만 바꾸십시오. Base는 텍스트→이미지에서 반복 결과가 정확히 같으므로, 보이는 차이는 모두 그 한 가지 변화에서 나옵니다.
시간을 계산에 넣기
저희 테스트에서 1k는 20초쯤, 2k는 35초쯤으로 증류 빌드의 2~5배였습니다. 하나씩 기다리지 말고 요청을 병렬로 보내고, scale을 고르는 동안에는 1k를 쓰십시오.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "black-forest-labs/flux-2-klein-base-9b-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.



























