Tính năng chính (Flux.2 Dev làm gì)
- Tạo Text→Image với mức tuân thủ prompt cao và cải thiện khả năng kết xuất chữ/typography và chi tiết nhỏ.
- Chỉnh sửa đa tham chiếu — kết hợp nhiều ảnh tham chiếu thành một kết quả duy nhất, giữ nhất quán về danh tính/phong cách
- Một checkpoint duy nhất cho tạo sinh + chỉnh sửa (không cần mô hình chỉnh sửa riêng).
- Checkpoint open-weight lớn (32B) cho phép nghiên cứu cục bộ, lượng tử hóa và thích ứng bởi cộng đồng.)
- VAE được tối ưu nhằm cải thiện đánh đổi giữa khả năng học–chất lượng–nén (cho phép chỉnh sửa/đầu ra 4MP).
Chi tiết kỹ thuật (kiến trúc & kỹ thuật)
- Số tham số: 32 tỷ tham số cho checkpoint FLUX.2.
- Thiết kế lõi: latent flow-matching / rectified flow transformer kết hợp với mô hình thị giác–ngôn ngữ (BFL cho biết họ ghép một Mistral-3 24B VLM với backbone transformer để tạo neo ngữ nghĩa). VLM cung cấp tri thức thế giới và neo ngôn ngữ, còn transformer mô hình hóa cấu trúc không gian/thành phần.
- VAE: FLUX.2 VAE mới (phát hành theo Apache-2.0) được huấn luyện lại để nâng cao độ trung thực tái dựng và khả năng học của latent, cho phép chỉnh sửa độ phân giải cao.
- Lấy mẫu & chưng cất: được huấn luyện bằng các kỹ thuật guidance-distillation nhằm cải thiện hiệu quả suy luận và độ trung thực.
Hiệu năng benchmark
Black Forest Labs đã công bố các đánh giá so sánh và biểu đồ cho thấy hiệu năng của FLUX.2 so với các mô hình hình ảnh open-weight và hosted đương thời. Các con số chính đã công bố (BFL / tóm lược báo chí):
- Tỷ lệ thắng text-to-image: FLUX.2 ~66.6% (so với Qwen-Image 51.3%, Hunyuan ~48.1% trong bộ dữ liệu đối đầu của BFL).
- Tỷ lệ thắng chỉnh sửa tham chiếu đơn: FLUX.2 ~59.8% (so với Qwen-Image 49.3%, FLUX.1 Kontext ~41.2%).
- Tỷ lệ thắng chỉnh sửa đa tham chiếu: FLUX.2 ~63.6% (so với Qwen-Image 36.4%). BFL cũng báo cáo khả năng đa tham chiếu lên tới 10 tham chiếu trong bộ đánh giá của họ.
Trường hợp sử dụng điển hình / khuyến nghị
- Biến thể hình ảnh quảng cáo và marketing nơi cùng một người mẫu/diễn viên/sản phẩm cần giữ nhất quán qua nhiều bối cảnh hoặc phông nền (tính nhất quán đa tham chiếu).
- Chụp ảnh sản phẩm & thử đồ ảo (giữ chi tiết sản phẩm trên nhiều phông nền).
- Ấn phẩm biên tập/thời trang yêu cầu cùng một danh tính xuyên suốt nhiều khung hình.
- Dựng mẫu nhanh và nghiên cứu (checkpoint dev cho phép thử nghiệm, fine-tuning và quy trình LoRA/adapter).
Cách truy cập Flux.2 dev API
Bước 1: Đăng ký lấy API Key
Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào CometAPI console. Lấy API key thông tin xác thực truy cập. Nhấp “Add Token” tại mục API token trong trung tâm cá nhân, lấy token key: sk-xxxxx và gửi.

Bước 2: Gửi yêu cầu đến Flux.2 dev API
Chọn endpoint “black-forest-labs/flux-2-dev” để gửi yêu cầu API và thiết lập request body. Phương thức yêu cầu và request body được lấy từ tài liệu API trên website của chúng tôi. Website cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng CometAPI key thực tế trong tài khoản của bạn.
Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content—đây là nội dung mô hình sẽ phản hồi . Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời đã được tạo.
Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả
Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời đã tạo. Sau khi xử lý, API sẽ trả về trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.
CometAPI Hiện hỗ trợ các mô hình định dạng Replicate: 🔹 black-forest-labs/flux-2-pro 🔹 black-forest-labs/flux-2-dev 🔹 black-forest-labs/flux-2-flex
Ưu đãi thời gian có hạn: Giá thấp hơn giá chính thức của Replicate!
👇 Bắt đầu xây dựng ngay Tạo dự đoán – Tài liệu API
⚡ Lựa chọn linh hoạt:
- Pro: Thiết kế cho sản xuất hiệu suất cao và giao hàng nhanh.
- Flex: Tối đa hóa chất lượng hình ảnh với các tham số có thể điều chỉnh.
- Dev: Tối ưu thân thiện với nhà phát triển.