首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
社区首页 >专栏 >Flux 2开源 320亿参数量对标Nano Banana Pro Flux 2 Lora训练 附工作流

Flux 2开源 320亿参数量对标Nano Banana Pro Flux 2 Lora训练 附工作流

作者头像
疯狂的KK
发布2025-11-28 18:52:47
发布2025-11-28 18:52:47
470
举报
文章被收录于专栏:Java项目实战Java项目实战

昨晚,德国 AI 实验室 Black Forest Labs(BFL)直接扔出一颗核弹——Flux 2 系列正式发布。

一句话总结:这可能是 2025 年底前,你能用到的最接近真实照片的开源文本到图像模型,连 Midjourney 、Imogen 3、DALL·E 3 HD 在人体解剖、光影逻辑、复杂排版上都被它按在地上摩擦。

为什么这次真的不一样?
  1. 彻底告别“AI味” Flux 2 第一次把“物理世界一致性”做到了生产级。手部不再畸形、金属反光真实、玻璃折射正确、布料褶皱自然,连窗外倒影的路灯颜色都对得上。 社区实测显示:在 100 张随机复杂场景对比中,Flux 2 Pro 的“明显 AI 痕迹”检出率仅为 3%,Midjourney 6.1 是 28%,SD3 Ultra 是 41%。
  2. 32B 参数 + 新架构,硬刚闭源天花板 Flux 2 采用了全新的“Rectified Flow Transformer + VLM 混合架构”,在保持 12B 规模的推理速度同时,把有效参数拉到 32B,相当于用开源体量打出了闭源效果。 官方宣称 Flux 2 Pro 在 Elo 盲测中已经超越了 Midjourney 6.1 和 Ideogram 3,成为当前公开可用的最强模型。
  3. 真正的多图参考 + 角色一致性 这次不是简单的“image prompt”,而是支持最多 10 张参考图同时输入,且能精准分离“人物身份、服装风格、场景光照、构图角度”。 实测:上传 5 张不同角度、不同光线、不同服装的同一个人,生成的新图几乎看不出是 AI 画的,角色一致性得分 96 分(Midjourney 最高 81 分)。
  4. 4MP 原生输出 + 生产级编辑能力 直接出 4 兆像素(2176×1856 或更高),无需再放大。 同时支持 inpainting、outpainting、局部重绘、文本重写、姿势控制,甚至可以直接输入 JSON 结构化提示,精确控制相机参数、景深、镜头焦段。
四款模型,一图看懂怎么选

型号

参数/类型

速度

质量排名

许可

最适合场景

FLUX.2 Pro

闭源顶级版

★★★★★

1

商业 API

品牌广告、影视预览、出版级

FLUX.2 Flex

半开源高配

★★★★☆

2

API + 权重(非商业)

设计师、快速迭代

FLUX.2 Dev

开源主力

★★★★

3

Apache 2.0

本地部署、二次开发

FLUX.2 Klein

轻量骨干

★★★★★

4

Apache 2.0

研究、边缘设备、超高并发

官网可用所有版本:

代码语言:javascript
复制
 https://blackforestlabs.ai/announcing-flux-2/

温馨提示公众号已开启留言功能哦,工作流和模型整合包都放在文件夹啦~,点击上方蓝色字,回复关键字【flux】领取~~码字不易,希望大家点赞收藏在看~~

图片
图片

Flux 2 Lora训练

代码语言:javascript
复制
【Flux2 Lora训练-哔哩哔哩】 https://b23.tv/Sdlywnu

样图示例附提示词:

代码语言:javascript
复制
Densely packed flat lay collection of travel ephemera 
shot from overhead with an isometric angle, 
on pure white background, tight crop with items extending past
 all frame edges creating full-bleed composition, 
 featuring vintage boarding passes, folded maps with creases, 
 train tickets, foreign currency notes and coins, 
 weathered passport stamps, luggage tags with strings,
  hotel key cards, postage stamps, postcard corners, 
  travel stickers, airport security tags, and transit passes, 
  even studio lighting, warm nostalgic color palette of sepia, 
  cream, faded blues, burgundy, and aged yellows, sharp focus,
 isometric, product photography style
VS Nano Banana Pro @xChidanand Tripathi
Image
Image
1. 写实肖像提示(Portrait Realism)
Flux 2 在人体细节和表情上碾压竞品,适合时尚/人物摄影。

示例提示词

关键技巧

来源/效果

"A close-up portrait of a seasoned female journalist in her late 50s, with short silver hair and sharp, intelligent eyes behind rimless glasses, wearing a crisp white blouse with rolled sleeves, subtle laugh lines around her mouth conveying wisdom and warmth, soft window light from the left casting gentle shadows, professional headshot style, high resolution, 8K."

聚焦面部特征 + 光影描述,避免关键词堆砌。

Anakin AI 指南:生成情感深度肖像,解剖准确率 98%。

"Dark-skinned woman, mid-20s, close-up portrait, with a thoughtful and contemplative expression. Her eyes are covered by charred, torn pieces of aged parchment with text visible. Gold flakes and dust are incorporated into the texture, giving an intricate and layered look."

纹理细节 + 叙事元素。

PromptHero 热门:艺术写实融合,获 500+ 点赞。

"超写実的なポートレート、若い女性、自然な表情、柔らかな視線、肩までの構図、映画のようなライティング、浅い被写界深度、滑らかな肌の質感、プロフェッショナル写真、ソフトな自然光、ミニマルな背景、落ち着いた色調、高解像度、スタジオ撮影"(日语提示)。

多语言支持,直接用母语描述。

X 用户 @azed_ai:跨文化肖像,Flux 2 无需翻译层。

2. 幻想/超现实场景提示(Fantasy & Surreal):利用 VLM 注入“世界知识”,生成逻辑一致的梦幻世界。

示例提示词

关键技巧

来源/效果

"POV of an astronaut holding a small red rock that has a portal showing the Statue of Liberty, alien landscape of a red planet in the background, surreal, ultra-realistic, photorealistic."

第一人称视角 + 超现实对比。

AgeofLLMs 示例:梦幻门户效果,Reddit 热议。

"Wide angle shot of eyes off to one side of frame, lucid dream-like 3D model of owl, game asset, blender, looking off in distance ::8 style | glowing ::8 background | forest, vivid neon wonderland, particles, blue, green, orange ::7 parameters | rule of thirds, golden ratio, asymmetric composition, hyper-maximalist, octane render, photorealism, cinematic realism, unreal engine, 8K ::7 --ar 16:9 --s 1000."

权重 (::8) + 构图规则(黄金分割)。

3DAI Studio 博客:霓虹森林猫头鹰,游戏资产生成。

"3D model of a green war balloon, clash of clans, fantasy game, front view, game asset, detailed, war ready, photorealistic, in a war environment, spring, Disney style, Pixar style."

风格混合(Disney + Pixar)。

3DAI Studio:战争气球,迭代编辑友好。

3. 电影/动态场景提示(Cinematic Scenes):添加“cinematic”参数,模拟胶片质感。

示例提示词

关键技巧

来源/效果

"Cinematic scene, over the shoulder close-up portrait of a soldier on the front line, intense and mesmerizing look, as explosions are seen in the background, film grain, depth of field."

肩后视角 + 动态元素(爆炸)。

AgeofLLMs:战争电影海报,粒噪真实。

"Hyperrealistic photo of an appetizing piece of perfect polished cake with caramel filling, a beautiful perfect piece of cake lies on a tiny, simple caramel or beige dessert plate, behind this piece of cake in the background we see the same cake but is round, creamy, simple dessert plate, beige background with no additives, perfect cakes without any crumbs as in the advertisement, the photo has a beautiful and clean composition, all shown on white background, beautiful composition, award-winning quality photo, professional photo, highly detailed, bokeh behind, professional composition, daylight, warm atmosphere, cinematic look, sharp photo, high contrast, detailed photo."

背景虚化(bokeh) + 广告级细节。

Medium 测试:食物摄影,Flux 胜 Midjourney。

"A couple home portrait, girl with long beautiful black hair, boy with dry sophisticated short brown hair, both wearing loose and comfortable blue and white striped shorts, girl tank top and boy short sleeves, both sitting comfortably on the sofa, close-up figures, setting in cozy living room, soft interior light, artistic photography, portrait photography, high quality, 8K."

服装/姿势细节 + 室内光。

Medium 9 提示测试:家庭肖像,一致性高。

4. JSON 结构化提示(Advanced Control):Flux 2 原生支持 JSON,精确控制相机/颜色/情绪,适合生产级编辑。

示例提示词(JSON)

关键技巧

来源/效果

{ "subject": "Young Asian woman with flawlessly sleek jet-black hair framing her face, wearing a shimmering black organza dress and a delicate silver bracelet with embossed lettering, soft rose lips", "action": "Looking with a confident, direct gaze", "style": "High-end fashion photography, dramatic studio portrait, Paolo Roversi × Nadav Kander aesthetic, high tonal contrast", "context": { "environment": "Professional studio", "background": "Dark gray backdrop with subtle silver reflection", "mood": "Timeless sophistication, quiet, elegant stillness", "lighting": "Soft directional light, softbox key light, velvety shadows, gentle rim glow, controlled falloff" }, "color_palette": ["Deep Charcoal", "Muted Silver", "Jet Black", "Warm Skin Highlights", "Soft Rose"], "composition": "Portrait framing, emphasis on texture and lighting", "camera": { "angle": "Eye level", "shot": "Medium shot", "lens": "85mm portrait lens", "aperture": "f/2.8", "ISO": "100", "focus": "Sharp focus on eyes" } }

模块化(主体 + 相机参数)。

X @azed_ai 线程:时尚肖像,颜色匹配 100%。

{ "subject": "Male fashion model wearing an avant-garde translucent raincoat with a gradient from Neon Green #02eb3c to Lemon Yellow #edfa3c, Deep Royal Purple #2a0052 cargo trousers, and Hot Pink #ff0088 sneakers", "action": "Walking confidently down a runway", "style": "High-end streetwear photography, vibrant color blocking, sharp focus", "context": { "environment": "Minimalist fashion show", "background": "Clean concrete wall", "mood": "Energetic, futuristic, bold", "lighting": "Bright studio lighting, soft shadows" }, "color_palette": ["#02eb3c (Neon Green)", "#edfa3c (Lemon Yellow)", "#ff0088 (Hot Pink)", "#2a0052 (Deep Purple)"], "composition": "Full body shot, low angle to emphasize the outfit", "camera": { "angle": "Low angle", "shot": "Full body", "lens": "35mm", "aperture": "f/8", "ISO": "100", "focus": "Sharp focus on the clothing textures" } }

HEX 码 + 渐变控制。

X @azed_ai:街头时尚,HEX 精度高。

"Generate an infographic about the perception of 'AI Slop.' A gritty, dark-mode editorial infographic displaying 'The Anatomy of Digital Slop'. The layout flows vertically from top to bottom. In the top header section, a deconstructed flow chart shows 'The Feedback Loop' with arrows forming a recycling symbol made of distorted, pixelated JPEGs. In the middle section, a comparative split-screen presents 'Soul vs. Syntax' in harsh neon green and grey, contrasting a messy, textured human brushstroke against a smooth, overly polished, plastic-looking AI surface. At the bottom, a glitch-art bar graph illustrates 'The Uncanny Valley Effect' using melting, identical faces that fade into digital noise. The design features a 'Cyberpunk Dystopia' palette of deep charcoal, toxic neon green, and warning red, using bold, distorted glitch-style fonts for headings and mono-spaced code font for body text. Matte black background with static grain texture and harsh, cold screen lighting. The overall composition emphasizes the feeling of artificiality and mass production through repetition and visual dissonance, creating a cynical, rebellious aesthetic."(可转 JSON)。

数据可视化 + 赛博朋克风格。

X @azed_ai:信息图单次生成,布局精确。

5. 艺术/风格化提示(Artistic Styles):从抽象到贴纸,Flux 2 支持多风格融合。

示例提示词

关键技巧

来源/效果

"A [Style] sticker of a cute Red Panda, featuring soft gradient shading, expressive eyes, and holding a bamboo shoot with a vibrant organic color palette of Rust Red #B93B18, Cream White #FFFDD0, and Bamboo Green #789640. The design should have delicate ink outlines with a rough paper grain texture, artistic paint bleeds, and a thick white die-cut border."([Style] 替换为 watercolor/ink 等)。

变量风格 + 纹理(纸张颗粒)。

X @azed_ai:贴纸套装,艺术表达强。

"Digital illustration of a crime movie poster 'The Codfather', showing a stern-looking fish in a suit, sitting behind a desk made of coral, with other fish characters lurking in the shadowy underwater background, movie title in a gritty font, intense color palette."

幽默叙事 + 海报构图。

AgeofLLMs:水下黑帮,Schnell 变体优化。

"How would a 5 year old kid draw a portrait of Steve Buscemi? Childlike crayon drawing, simplistic lines, exaggerated features, vibrant primary colors, innocent and playful style."

抽象儿童画模拟。

X @techhalla:抽象肖像,Flux 胜 Nano Banana。

高级提示技巧总结(全网共识)
  • 框架:Subject(主体)+ Action(动作)+ Style(风格)+ Context(环境/光影)。此结构提升一致性 30%。
  • 多参考:上传 2-10 张图像 + 提示,如“基于这些参考保持角色一致性”。Pixelcut 等工具支持。
  • 优化:用 ChatGPT 扩展提示(Reddit 推荐);添加“--ar 16:9 --s 1000”控制比例/种子。
  • 常见坑:避免过长提示(>200 词易乱背景);Flux 2 [dev] 免费版适合测试,[pro] API 更稳。

这些提示直接复制到 fal.ai 或 flux1.ai 测试,即可见“AI 味”消失的魔法

Flux 2 技术架构详解:从混合Transformer到生产级图像生成

Flux 2以32B参数规模为基础,融合了先进的流动匹配(Flow Matching)机制和视觉-语言模型(VLM),彻底解决了传统扩散模型在物理一致性、提示遵循和多模态编辑上的痛点。本文将深入剖析Flux 2的核心技术架构,包括其关键组件、训练策略、效率优化以及与前代Flux.1的差异,帮助开发者、设计师和AI研究者快速把握这一前沿模型的本质。

1. 核心架构:Rectified Flow Transformer + VLM 混合设计

Flux 2的核心在于其混合架构,它将Rectified Flow Transformer与**Mistral-3 24B参数的视觉-语言模型(VLM)**无缝耦合。这种设计从根本上超越了传统扩散模型(如Stable Diffusion)的像素级概率采样,转而强调“真实世界逻辑”的注入。

关键组件详解

  • Rectified Flow Transformer(校正流动Transformer)
    • 基础机制:Flux 2基于Latent Flow Matching架构,这是一种从噪声到数据的连续流动映射方法,与扩散模型的离散去噪不同,它通过“流动”(Flow)直接从潜在空间采样,实现更平滑的生成路径。Rectified Flow进一步优化了这一过程,通过“校正”流动路径,确保生成轨迹更接近真实分布,避免了扩散模型常见的“过度平滑”或“幻觉”问题。
    • Transformer的作用:Transformer模块负责捕捉空间关系(Spatial Relationships)、材料属性(Material Properties)和组成逻辑(Compositional Logic)。它处理序列化的潜在表示(Latent Tokens),类似于语言模型中的自注意力机制,但专为图像优化,支持多头注意力层来建模长程依赖。例如,在生成复杂场景时,Transformer能确保“前景人物的手部解剖”与“背景光影反射”的一致性。
    • 参数规模:整体模型达32B参数,其中Transformer骨干占主导,远超Flux.1的12B规模,但通过高效设计保持了推理速度。
  • Mistral-3 VLM(24B参数)
    • 注入世界知识:VLM模块源于Mistral系列的视觉-语言预训练模型,负责解析文本提示和图像输入,提供“真实世界知识”(World Knowledge)和上下文理解。它将文本/图像转化为嵌入向量(Embeddings),指导Transformer的生成过程。例如,VLM能理解“夕阳下的玻璃杯反射橙色光芒”的物理逻辑,而非简单像素匹配。
    • 多模态融合:VLM支持最多10张参考图像输入,通过跨模态注意力(Cross-Modal Attention)分离并融合特征,如保持“角色身份、服装风格、场景光照”。这使得Flux 2在角色一致性上得分高达96%,远超Midjourney的81%。
  • VAE(变分自编码器)重训
    • Flux 2从头重训了VAE潜在空间,解决了经典的“Learnability-Quality-Compression”三难困境:更高的可学习性(Learnability)、图像质量(Quality)和压缩效率(Compression)。新VAE支持4MP(约2176×1856)分辨率输出,而不牺牲细节。

下表总结了核心组件的角色与创新点:

组件

主要功能

创新点与Flux.1差异

参数规模/优化

Rectified Flow Transformer

空间与组成建模,生成流动路径

从Flux.1的简单Flow Matching升级为Rectified版本,提升物理一致性20%

~8B(骨干)

Mistral-3 VLM

提示解析与世界知识注入

新增24B VLM融合,提示遵循Elo分数提升15%

24B

VAE Encoder/Decoder

潜在空间压缩与解码

从头重训,解决三难困境,支持4MP原生输出

~0.1B

2. 训练策略:Guidance Distillation与多任务微调

Flux 2的训练采用端到端多任务学习,结合了大规模文本-图像对(Text-Image Pairs)和多参考数据集。

  • Guidance Distillation:通过知识蒸馏(Knowledge Distillation)从Flux.2 [pro](闭源教师模型)中提炼指导信号,使[dev]变体在保持质量的同时减少推理步数(Steps)。例如,[flex]变体支持可变步数(6-50步),6步下延迟仅为传统扩散的1/3,50步下细节媲美照片级。
  • 多参考与编辑训练:数据集包括数百万张多图像对,训练模型处理Inpainting(局部填充)、Outpainting(扩展)和姿势控制。使用JSON结构化提示(如{"camera": "focal_length: 50mm, depth_of_field: shallow"})实现精细控制,支持HEX颜色精确匹配(e.g., #FF5733渐变)。
  • 安全与鲁棒性:训练后进行第三方评估,使用Hive和Microsoft过滤器拦截CSAM/NCII内容,[dev]变体在2800+提示测试中显示高于SD3的抗攻击性。

与Flux.1相比,Flux 2的训练规模扩大3倍,焦点从“生成速度”转向“生产级一致性”,Elo基准中[pro]变体位居首位,成本仅为竞品的20%。

3. 效率优化:FP8量化与RTX GPU适配

Flux 2针对消费级硬件进行了深度优化,与NVIDIA合作实现FP8量化,将VRAM需求从90GB降至~54GB,性能提升40%。

  • 推理流程:输入提示/图像 → VLM嵌入 → Transformer流动采样 → VAE解码。支持Torch和ComfyUI参考实现,RTX 4090上1024p图像生成仅9秒。
  • 版本差异
    • [pro]:闭源顶级,API优先,速度/质量无妥协。
    • [flex]:半开源,支持变步数,适合定制编辑。
    • [dev]:32B开源权重(Hugging Face),Apache 2.0许可,非商业优先。
    • [klein]:轻量骨干,用于研究/边缘部署。

4. 架构优势与应用影响

Flux 2的混合设计使“AI味”痕迹降至3%,在解剖准确率(96%)、文本渲染(>4词稳定)和多参考一致性上领先行业。 它标志着开源模型向闭源天花板的逼近,未来扩展至视频生成(SOTA代号)。

对于开发者:立即下载[dev]权重,集成Diffusers库实验多参考功能。对于生产者:通过fal.ai或Replicate API访问[pro],成本低至0.003美元/图。

Flux 2不是工具,而是基础设施——它让AI生成从“创意玩具”变为“摄影替代”。BFL的开源核心策略,将加速整个生态的创新

写在最后

2024 年我们还在为“六指手”抓狂,2025 年底已经进入“连窗外倒影的霓虹灯颜色都要对”的军备竞赛阶段。

Flux 2 的出现,正式宣告: 开源模型第一次在画质上全面碾压闭源商业模型,而且还是免费的。

对设计师、品牌方、独立创作者来说,这可能是过去三年最重要的工具更新。

建议:立刻去 Higgsfield.ai 试试你最难出的那个提示词,99% 的概率,你会当场说出一句脏话。

因为你终于不用再跟客户解释“AI 目前手还画不好”了。

欢迎来到 2025 年的图像生成, 真正的摄影级 AI 时代,来了。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2025-11-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 赵KK日常技术记录 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • Flux 2 技术架构详解:从混合Transformer到生产级图像生成
    • 1. 核心架构:Rectified Flow Transformer + VLM 混合设计
      • 关键组件详解
    • 2. 训练策略:Guidance Distillation与多任务微调
    • 3. 效率优化:FP8量化与RTX GPU适配
    • 4. 架构优势与应用影响
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档