1. チュートリアルの概要

FLUX.2は、Black Forest Labsが2025年11月に発表したAI画像モデルです。現実世界のクリエイティブワークフロー向けに特別に設計されています。最大10枚の画像を参照し、最大4MP解像度の高品質画像を生成します。優れたディテールとテキストレンダリング機能を備えています。視覚言語モデルとストリームトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせることで、現実世界の知識理解と画像生成品質を大幅に向上させ、オープンイノベーションとビジュアルインテリジェンス技術の幅広い応用を促進します。

このチュートリアルでは、計算処理にRTX PRO 6000 GPUを1基使用し、4ビット量子化モデル（diffuses/FLUX.2-dev-bnb-4bit）を展開します。テスト用に、マルチリファレンス編集とテキスト画像生成の2つの例が用意されています。

2. エフェクト表示

複数参照編集

テキストから画像への生成

3. 操作手順

1. コンテナを起動します

2. 使用手順

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、2〜3分ほど待ってページを更新してください。

1. 複数参照編集

具体的なパラメータ:

• シード: 生成モデルの乱数ジェネレーターに入力される初期値。生成プロセスにおけるランダム性を制御するために使用されます。
• 幅: 生成される画像の幅。
• 高さ: 生成される画像の高さ。
• 推論ステップ数: 生成モデルが最終結果を生成する際に実行する反復または処理ステップの数を指します。
• ガイダンス スケール: 生成モデル (拡散モデルなど) における条件付き入力が最終的に生成される結果に与える影響の度合いを制御します。

2. テキストから画像への生成

具体的なパラメータ:

• シード: 生成モデルの乱数ジェネレーターに入力される初期値。生成プロセスにおけるランダム性を制御するために使用されます。
• 幅: 生成される画像の幅。
• 高さ: 生成される画像の高さ。
• 推論ステップ数: 生成モデルが最終結果を生成する際に実行する反復または処理ステップの数を指します。
• ガイダンス スケール: 生成モデル (拡散モデルなど) における条件付き入力が最終的に生成される結果に与える影響の度合いを制御します。

引用情報

このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

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