Recursos principais (o que o Flux.2 Dev faz)
- Geração Texto→Imagem com alta aderência ao prompt e tipografia/renderização de pequenos detalhes aprimoradas.
- Edição com múltiplas referências — combine várias imagens de referência em uma única saída, preservando a consistência de identidade/estilo.
- Um único checkpoint para geração + edição (não é necessário um modelo de edição separado).
- Checkpoint grande de pesos abertos (32B) permitindo pesquisa local, quantização e adaptação pela comunidade.)
- VAE otimizado para um melhor compromisso aprendibilidade–qualidade–compressão (permite edições/saídas de 4MP).
Detalhes técnicos (arquitetura e engenharia)
- Contagem de parâmetros: 32 bilhões de parâmetros para o checkpoint FLUX.2.
- Design central: flow-matching latente / transformer de fluxo retificado combinado com um modelo de visão‑linguagem (BFL afirma que acopla um VLM Mistral-3 24B ao backbone do transformer para ancoragem semântica). O VLM contribui com conhecimento de mundo e ancoragem textual, enquanto o transformer modela a estrutura espacial/composicional.
- VAE: novo VAE do FLUX.2 (lançado sob Apache-2.0) re-treinado para melhorar a fidelidade de reconstrução e a aprendibilidade latente, habilitando edição em alta resolução.
- Amostragem e destilação: treinado usando técnicas de guidance-distillation para melhorar a eficiência e a fidelidade na inferência.
Desempenho em benchmarks
A Black Forest Labs publicou avaliações comparativas e gráficos mostrando o desempenho do FLUX.2 versus modelos de imagem contemporâneos com pesos abertos e hospedados. Principais números publicados (BFL / resumos da imprensa):
- Taxa de vitória texto-para-imagem: FLUX.2 ~66.6% (vs. Qwen-Image 51.3%, Hunyuan ~48.1% no conjunto head-to-head da BFL).
- Taxa de vitória de edição com referência única: FLUX.2 ~59.8% (vs. Qwen-Image 49.3%, FLUX.1 Kontext ~41.2%).
- Taxa de vitória de edição com múltiplas referências: FLUX.2 ~63.6% (vs. Qwen-Image 36.4%). A BFL também relata capacidade de múltiplas referências de até 10 referências em seu conjunto de avaliação.
Casos de uso típicos / recomendados
- Variações de imagens para anúncios e marketing em que o mesmo modelo/ator/produto deve permanecer consistente em muitas cenas ou fundos (consistência multi-referência).
- Fotografia de produto e “virtual try-on” (preservar detalhes do produto em diferentes fundos).
- Editorial/ensaios de moda exigindo a mesma identidade em muitos cliques.
- Protótipos rápidos e pesquisa (o checkpoint dev permite experimentação, fine-tuning e fluxos de trabalho com LoRA/adapters).
Como acessar a API Flux.2 dev
Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API
Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console da CometAPI. Obtenha a credencial de acesso (API key) da interface. Clique em “Add Token” na seção de token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

Etapa 2: Envie solicitações para a API Flux.2 dev
Selecione o endpoint “black-forest-labs/flux-2-dev” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da requisição. O método e o corpo da requisição são obtidos na documentação da API do nosso site. Nosso site também oferece teste via Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta.
Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: Recupere e verifique os resultados
Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.
CometAPI agora com suporte a modelos no formato Replicate: 🔹 black-forest-labs/flux-2-pro 🔹 black-forest-labs/flux-2-dev 🔹 black-forest-labs/flux-2-flex
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⚡ Seleção flexível:
- Pro: Projetado para produção de alta eficiência e entrega rápida.
- Flex: Maximiza a qualidade da imagem com parâmetros ajustáveis.
- Dev: Otimização amigável ao desenvolvedor.