Nøkkelfunksjoner (hva Flux.2 Dev gjør)
- Tekst→bilde-generering med høy etterlevelse av prompt og forbedret typografi / gjengivelse av små detaljer.
- Multireferanse-redigering — kombiner flere referansebilder til én utdata og bevar identitets-/stilkonsekvens
- Ett checkpoint for generering + redigering (ingen separat redigeringsmodell kreves).
- Stort open-weight-checkpoint (32B) som muliggjør lokal forskning, kvantisering og tilpasning i fellesskapet.)
- Optimalisert VAE for en forbedret avveiing mellom lærbarhet–kvalitet–kompresjon (muliggjør 4MP redigering/utdata).
Tekniske detaljer (arkitektur og ingeniørkunst)
- Antall parametere: 32 milliarder parametere for FLUX.2-checkpointet.
- Kjernedesign: latent flow-matching / rectified flow transformer kombinert med en visjon-språk-modell (BFL sier de kobler en Mistral-3 24B VLM til transformer-backbonet for semantisk forankring). VLM-en bidrar med verdenskunnskap og tekstuell forankring, mens transformeren modellerer romlig/komposisjonell struktur.
- VAE: ny FLUX.2 VAE (utgitt under Apache-2.0) trent på nytt for å forbedre rekonstruksjonsfidelitet og latent lærbarhet, som muliggjør redigering i høy oppløsning.
- Sampling og destillasjon: trent med guidance-distillation-teknikker for å forbedre inferanseffektivitet og fidelitet.
Benchmark-ytelse
Black Forest Labs publiserte komparative evalueringer og diagrammer som viser FLUX.2s ytelse mot samtidige open-weight- og hostede bildemodeller. Nøkkeltall (BFL / pressesammendrag):
- Tekst-til-bilde seiersrate: FLUX.2 ~66.6% (vs. Qwen-Image 51.3%, Hunyuan ~48.1% i BFLs head-to-head-datasett).
- Seiersrate for redigering med én referanse: FLUX.2 ~59.8% (vs. Qwen-Image 49.3%, FLUX.1 Kontext ~41.2%).
- Seiersrate for multireferanse-redigering: FLUX.2 ~63.6% (vs. Qwen-Image 36.4%). BFL rapporterer også multireferanse-kapasitet på opptil 10 referanser i deres evalueringssuite.
Typiske / anbefalte bruksområder
- Annonse- og markedsføringsvarianter av bilder der samme modell/skuespiller/produkt må forbli konsistent på tvers av mange scener eller bakgrunner (multireferanse-konsistens).
- Produktfotografering og virtuell prøving (bevar produktdetaljer på tvers av bakgrunner).
- Redaksjonelle/moteoppslag som krever samme identitet på tvers av mange bilder.
- Rask prototyping og forskning (dev-checkpointet muliggjør eksperimentering, finjustering og LoRA/adapter-arbeidsflyter).
Slik får du tilgang til Flux.2 dev API
Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn i din CometAPI-konsoll. Hent tilgangslegitimasjonen API-nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API token i personlig senter, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

Trinn 2: Send forespørsler til Flux.2 dev API
Velg endepunktet “black-forest-labs/flux-2-dev” for å sende API-forespørselen og angi request body. Forespørselsmetode og request body finnes i API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for bekvemmelighet. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din.
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—dette er det modellen vil svare på. Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Behandle API-responsen for å få det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.
CometAPI støtter nå Replicate-formatmodeller: 🔹 black-forest-labs/flux-2-pro 🔹 black-forest-labs/flux-2-dev 🔹 black-forest-labs/flux-2-flex
Tidsbegrenset kampanje: Lavere enn Replicate sin offisielle prising!
👇 Start å bygge nå Create Predictions – API-dokument
⚡ Fleksible valg:
- Pro: Designet for høyeffektiv produksjon og rask levering.
- Flex: Maksimerer bildekvalitet med justerbare parametere.
- Dev: Utviklervennlig optimalisering.