Tính năng chính (Flux.2 Dev làm gì)
- Sinh ảnh từ văn bản với mức tuân thủ prompt cao và cải thiện kiểu chữ / kết xuất chi tiết nhỏ.
- Chỉnh sửa đa tham chiếu — kết hợp nhiều ảnh tham chiếu thành một đầu ra 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 cho đánh đổi tốt hơn 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 VLM Mistral-3 24B với backbone transformer để tạo neo ngữ nghĩa). VLM đóng góp tri thức thế giới và bám neo văn bản, trong khi 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 cải thiện độ trung thực tái dựng và khả năng học trong không gian latent, cho phép chỉnh sửa độ phân giải cao.
- Lấy mẫu & chưng cất: được huấn luyện bằng các kỹ thuật guidance-distillation để cải thiện hiệu quả và độ trung thực suy luận.
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 dịch vụ đám mây đương thời. Các số liệu chính đã công bố (BFL / tóm tắt 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 đơn tham chiếu: 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 tiếp thị nơi cùng một người mẫu/diễn viên/sản phẩm cần giữ nhất quán trên nhiều bối cảnh hoặc phông nền (tính nhất quán đa tham chiếu).
- Nhiếp ảnh sản phẩm & thử đồ ảo (giữ chi tiết sản phẩm trên nhiều phông nền).
- Bài biên tập/bộ ảnh thời trang yêu cầu cùng một danh tính xuyên suốt nhiều khung hình.
- Tạo mẫu nhanh và nghiên cứu (checkpoint dev cho phép thử nghiệm, fine-tuning và các 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 Bảng điều khiển CometAPI. Nhận API key thông tin xác thực của giao diện. Nhấp “Add Token” tại mục API token trong trung tâm cá nhân, lấy khóa token: sk-xxxxx và gửi.
Bước 2: Gửi yêu cầu tới 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 trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp kiểm thử Apifox để thuận tiện cho bạn. Thay <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực tế từ tài khoản của bạn.
Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content — đây là nội dung mà mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo.
Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả
Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo. Sau khi xử lý, API phản hồi 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
Khuyến mãi có thời hạn: Thấp hơn mức 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 quả cao và giao hàng nhanh.
- Flex: Tối đa hóa chất lượng hình ảnh với các tham số có thể điều chỉnh.
- Dev: Tối ưu hóa thân thiện với nhà phát triển.