1. Einführung in das Tutorial

FLUX.2 ist ein KI-Bildmodell, das von Black Forest Labs im November 2025 veröffentlicht wurde. Es wurde speziell für kreative Workflows in der Praxis entwickelt. Das Modell unterstützt Referenzbilder mit bis zu 10 Bildern und generiert hochauflösende Bilder mit bis zu 4 MP, die sich durch außergewöhnliche Detailgenauigkeit und hervorragende Textdarstellung auszeichnen. Durch die Kombination eines visuellen Sprachmodells mit einer Stream-Transformer-Architektur verbessert das Modell das Verständnis von realem Wissen und die Qualität der Bildgenerierung signifikant und fördert so offene Innovationen und die breite Anwendung visueller Intelligenztechnologien.

Dieses Tutorial nutzt eine einzelne RTX PRO 6000 GPU für die Rechenleistung und verwendet ein 4-Bit-quantisiertes Modell: diffuses/FLUX.2-dev-bnb-4bit. Zwei Beispiele dienen zum Testen: die Bearbeitung mehrerer Referenzen und die Text-zu-Bild-Generierung.

2. Effektanzeige

Mehrfachreferenzbearbeitung

Text-zu-Bild-Generierung

3. Bedienungsschritte

1. Starten Sie den Container

2. Anwendungsschritte

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

1. Bearbeitung mehrerer Referenzen

Spezifische Parameter:

• Seed: Ein Anfangswert, der in den Zufallszahlengenerator des generativen Modells eingegeben wird und dazu dient, die Zufälligkeit im Generierungsprozess zu steuern.
• Breite: Die Breite des generierten Bildes.
• Höhe: Die Höhe des generierten Bildes.
• Anzahl der Inferenzschritte: bezieht sich auf die Anzahl der Iterationen oder Verarbeitungsschritte, die das generative Modell durchläuft, um das Endergebnis zu erzeugen.
• Leitskala: Steuert den Einfluss bedingter Eingaben auf das endgültige Ergebnis in generativen Modellen (wie z. B. Diffusionsmodellen).

2. Text-zu-Bild-Generierung

Spezifische Parameter:

• Seed: Ein Anfangswert, der in den Zufallszahlengenerator des generativen Modells eingegeben wird und dazu dient, die Zufälligkeit im Generierungsprozess zu steuern.
• Breite: Die Breite des generierten Bildes.
• Höhe: Die Höhe des generierten Bildes.
• Anzahl der Inferenzschritte: bezieht sich auf die Anzahl der Iterationen oder Verarbeitungsschritte, die das generative Modell durchläuft, um das Endergebnis zu erzeugen.
• Leitskala: Steuert den Einfluss bedingter Eingaben auf das endgültige Ergebnis in generativen Modellen (wie z. B. Diffusionsmodellen).

Zitationsinformationen

Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@misc{flux-2-2025,
    author={Black Forest Labs},
    title={{FLUX.2: Frontier Visual Intelligence}},
    year={2025},
    howpublished={\url{https://bfl.ai/blog/flux-2}},
}