Principais recursos (o que o Flux.2 Dev faz)
- Geração Texto→Imagem com alta aderência ao prompt e tipografia/renderização de pequenos detalhes aprimoradas.
- Edição multirreferência — combina várias imagens de referência em uma única saída, preservando a consistência de identidade/estilo
- Checkpoint único 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 aprendizado–qualidade–compressão (permite edição/saídas de 4MP).
Detalhes técnicos (arquitetura e engenharia)
- Contagem de parâmetros: 32 bilhões de parâmetros para o checkpoint FLUX.2.
- Design central: correspondência de fluxo latente / rectified flow transformer combinados com um modelo visão–linguagem (a 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 (distribuído sob Apache-2.0) reentreinado para melhorar a fidelidade de reconstrução e a capacidade de aprendizado do espaço latente, possibilitando edição em alta resolução.
- Amostragem e destilação: treinado usando técnicas de destilação guiada 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 de pesos abertos e hospedados. Principais cifras publicadas (BFL / resumos da imprensa):
- Taxa de vitória em 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 em edição com referência única: FLUX.2 ~59.8% (vs. Qwen-Image 49.3%, FLUX.1 Kontext ~41.2%).
- Taxa de vitória em edição multirreferência: FLUX.2 ~63.6% (vs. Qwen-Image 36.4%). A BFL também relata capacidade multirreferência de até 10 referências em sua suíte 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 multirreferência).
- Fotografia de produto e experimentação virtual (preserva detalhes do produto em diferentes fundos).
- Ensaios editoriais/de moda que exigem a mesma identidade em várias tomadas.
- Prototipagem rápida e pesquisa (o checkpoint dev permite experimentação, ajuste fino e fluxos de trabalho com LoRA/adapters).
Como acessar a API do Flux.2 dev
Etapa 1: inscreva-se para obter a chave de API
Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Entre no seu console CometAPI. Obtenha a chave de API de credenciais de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

Etapa 2: envie solicitações para a API do Flux.2 dev
Selecione o “black-forest-labs/flux-2-dev ”endpoint para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação da API em nosso site. Nosso site também fornece Apifox test para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta.
Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — 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 para desenvolvedores.