2026年1月16日に「FLUX.2-klein」がリリースされました。
FLUX.2が発表されたときに近日公開とされていた軽量化モデルです。
今回はComfyUIでFLUX.2-kleinを使う方法について紹介します。
FLUX.2-kleinとは？
FLUX.2-kleinは、devモデルの能力を引き継ぎつつ軽量化されたモデルです。
devと同じでT2I・I2Iができます。
主な特長（AIまとめ）
- 生成と編集を単一のコンパクトなアーキテクチャに統合
- 9Bフローモデル＋8B Qwen3テキストエンベッダー構成
- 推論は4ステップまで蒸留済み
- テキスト生成、単一リファレンス編集、マルチリファレンス生成の全領域で高性能
- 自モデルの約5倍規模のモデルと同等以上の性能を0.5秒未満で達成
- 品質を犠牲にしないリアルタイム画像生成向け設計
モデルの選び方
kleinは9Bと4Bの2サイズがあり、それぞれにbaseと蒸留モデルが用意されています。
baseは20step、蒸留は4stepで生成する想定で、そこにfp8やNVFP4といった量子化版が加わる形です。
| モデル | step | ライセンス | 向いている場面 |
|---|---|---|---|
| 9B base | 20step | FLUX Non-Commercial License v2.1 | 品質重視。VRAM16GBならfp8版 |
| 9B 蒸留 | 4step | FLUX Non-Commercial License v2.1 | 9Bの絵を短い時間で出したいとき |
| 4B base | 20step | apache-2.0 | VRAMに余裕がないとき |
| 4B 蒸留 | 4step | apache-2.0 | 速度優先。今回試した中では最速 |
VRAM16GBでも9B baseのfp8までは動きましたが、余裕がない場合は4Bへ落とすと軽くなります。
ライセンス
ライセンスは9Bと4Bで異なります。
AIに見てもらった感じだと、9Bは今まで通りモデルそのものの商用利用は禁止。
生成された画像（Outputs）については商用目的を含めた自由な利用が認められているようです。
4Bはapacheなのでモデル含めた商用利用が可能です。
ComfyUIのインストール
ComfyUIのインストールがまだの方はこちらを参考にしてみてください。
古いバージョンだと動かない可能性があるので、ComfyUIを最新バージョンにアップデートしておいてください。
モデルの用意
いろいろ種類ありますが、基本は9B、4Bの2つです。
baseと蒸留モデル（base表記なし・4step生成）があり、またそれを量子化したモデル（NVFP4/fp8）が公開されています。
なのでちょっと分かりにくいんですが、baseか蒸留かで、あとはモデルサイズが小さいfp8とか、RTX 5000シリーズならNVFP4とか、環境に合わせて選ぶ感じになると思います。
一応VRAM16GBでも9B baseで生成はできました。
diffusion_models
以下にまとまってるので好きなの使ってください。
あとモデルによってHugging Faceのアカウントと利用規約への同意が必要な場合があります。
アカウント持ってる人はこの表示が出たらAgree and access repositoryをクリックすればダウンロード可能です。
この記事ではbaseと蒸留のfp8で試します。
base：
蒸留（4step）：
ComfyUI\models\diffusion_modelstext_encoders
9B用：qwen_3_8b.safetensors 4B用：qwen_3_4b.safetensors
ComfyUI\models\text_encodersvae
ComfyUI\models\vaeworkflow
workflowはメニュー→Browse Templatesでt2iやEditなど使いたいものを読み込んでください。
FLUX.2-kleinで画像生成（T2I）
9Bモデル
Subgraph化してあるText to Image (Flux.2 Klein 9B)にモデルセットして、Prompt入力すれば使えます。
蒸留モデルは下のバイパス解除して、モデルをセットすれば使えます。
左：base・20step（約66秒） 右：蒸留・4step（約20秒）
4Bモデル
4Bモデルのworkflowも同じです。
SubgraphにモデルセットしてPrompt入力すれば生成できます。
蒸留も下をONにするだけ。
左：base・20step（約40秒） 右：蒸留・4step（約7秒）
FLUX.2-kleinで画像編集（Edit）
編集用のworkflowも同じテンプレートから読み込めます。
9Bと4B、それぞれbaseと蒸留で、参照画像1枚と2枚を試しました。
9B base
defaultは参照画像2枚用になってるので、Load ImageとモデルセットしてSubgraphにPrompt書けば使えます。
参照画像一枚なら上だけbypass解除しておけばOKです。
1枚：約2分13秒（テキスト編集）
2枚：約2分37秒
4B base
4Bのworkflowも同じです。
1枚なら上だけ。
2枚なら下。
SubgraphがDistilledになってますが、中身20stepで蒸留の編集用workflowは別にあるので、表記ミスだと思われます。
9Bと同じプロンプトで試してます。
1枚：約51秒
2枚：約1分30秒
9B 蒸留
蒸留用のworkflowも同じです。
1枚なら上だけ解除、2枚ならLoad imageと下のノードを解除。
1枚：約49秒
2枚編集：30.38秒（モデル読み込み済み）
4B 蒸留
こっちも一緒です。
上が1枚、下は2枚。
1枚：約25秒
2枚編集：約13秒
生成速度と画質の比較
ここまでの生成時間をまとめました。
いずれもfp8版を使い、T2Iは1024×1024で計測しています。
| モデル | T2I | 編集（参照1枚） | 編集（参照2枚） |
|---|---|---|---|
| 9B base（20step） | 約66秒 | 約2分13秒 | 約2分37秒 |
| 9B 蒸留（4step） | 約20秒 | 約49秒 | 30.38秒 |
| 4B base（20step） | 約40秒 | 約51秒 | 約1分30秒 |
| 4B 蒸留（4step） | 約7秒 | 約25秒 | 約13秒 |
9B蒸留の2枚だけ、モデル読み込み済みの状態での計測。
あとfp8かそうじゃないかは個人的にはあまり違いが分かりませんでした。
ただ基本的には量子化されてないモデルの方がクオリティは高そうなので、クオリティ重視なら9B baseが無難だと思います。
うまく動かないとき
動かないという報告もあったので、詰まりやすい点をまとめました。
- ComfyUIが古いとFLUX.2系のノードを読み込めず、エラーになる場合がある
- GGUF版を使うときは拡散モデルとテキストエンコーダの形式を揃える（9BならQwen3 8B、4BならQwen3 4B）
- VRAMが足りないときは4Bや量子化版へ落とすと通りやすい
まとめ
私の環境だとFLUX.2 devの方はGGUFじゃないと動かなかったので、それを考えるとkleinは扱いやすいように感じました。
Promptの追従性とかはちゃんと試してませんが、動作も軽いし、devとある程度同じ能力を持ってるなら編集モデルとしても優秀そうです。
編集系はQwenメインで使ってたので、FLUX.2-kleinも候補に入れてみようと思います。
以上ComfyUIでFLUX.2-kleinを使う方法について紹介しました。
参考になれば幸いです。
