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FLUX.2 [dev] FLUX.2 开发版

Black Forest Labs(BFL) · 2025-11-22 · FLUX 非商用许可(dev 系一贯如此)

FLUX.2 的完整开发版,质量和可控性在 klein 之上,代价是权重更大、出图更慢。

特点

适用范围

和同代模型对比

FLUX.2 的完整开发版,质量和可控性在 klein 之上,但权重更大、非商用许可、16GB 上必须 fp8。和 FLUX.3 klein 比,它更像是「上一代的旗舰」,日常出图用 klein 更划算。

指标FLUX.2 [dev]Z-Image TurboFLUX.2 [klein]Anima
发布时间2025-11-222025-11-252026-01-142026-01-29
近30天下载366.7k651.3k430.2k1.5M
许可FLUX 非商用许可Apache-2.0见官方 LICENSECircleStone Labs 非商用许可
规模FLUX.2 主力尺寸6B4B / 9B 两档2B
官方模板数2232
Civitai LoRA—100—100
Civitai 微调—100—100
本机 16GB偏紧:建议 fp8 权重,关闭其他常驻模型。最省心的一个:6B 权重放得下,还能留出 LoRA 和放大的余量。4B 很轻松;9B 建议 fp8 / distilled 版本。毫无压力:2B 权重 + 0.6B 编码器,16GB 上可以同时挂多个 LoRA 和放大。

表内数字:下载量取 HuggingFace 近 30 天;LoRA / 微调数是 Civitai 上该底模的条目数(采样本期抓到的,非全站总量)。

关键参数

步数
常规多步(见模板)
分辨率
1024 级别
VAE
FLUX.2 VAE

本机部署建议(RTX 5060 Ti 16GB)

16GB 结论
偏紧:建议 fp8 权重,关闭其他常驻模型。
显存提示
16GB 上属于「能跑但不宽裕」,批量必须 1。
建议起手
如果只是出图,klein 4B 的性价比更高。

使用建议

坑点 / 注意

官方 ComfyUI 工作流

下载 JSON 后拖进 ComfyUI 窗口即可载入;缺节点通常是 ComfyUI 版本太旧。

官方链接

下载 / 安装

文件级链接点一下就直接下载(HF 会 302 到 CDN);每条下面标了精度档位与最低显存,命令行口令点右上角「复制」。

国内镜像(推荐)

mistral_3_small_flux2_fp8.safetensors · 18.0 GB
文本编码器/辅助权重(不是主模型)|FP8 量化|建议 ≥20GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload|画质损失小,16GB 显存的首选档
flux2_dev_fp8mixed.safetensors · 35.5 GB
FP8 量化|建议 ≥40GB 显存|本机 16GB 必须 offload,很慢但能出片;显存越大越顺|画质损失小,16GB 显存的首选档
flux2-vae.safetensors · 336 MB
文本编码器/辅助权重(不是主模型)|原版精度(文件名未标量化)|建议 ≥6GB 显存|本机 16GB 轻松跑|按官方原样提供
Flux2TurboComfyv2.safetensors · 2.8 GB
原版精度(文件名未标量化)|建议 ≥6GB 显存|本机 16GB 轻松跑|按官方原样提供
hf-mirror · 仓库目录
ComfyUI 专用仓,文件已按 models/diffusion_models 等子目录切好
ModelScope(魔搭)镜像
国内直连,适合在浏览器里手动挑文件

官方直连

mistral_3_small_flux2_fp8.safetensors · 18.0 GB
文本编码器/辅助权重(不是主模型)|FP8 量化|建议 ≥20GB 显存|本机 16GB 需轻微 offload|画质损失小,16GB 显存的首选档
flux2_dev_fp8mixed.safetensors · 35.5 GB
FP8 量化|建议 ≥40GB 显存|本机 16GB 必须 offload,很慢但能出片;显存越大越顺|画质损失小,16GB 显存的首选档
flux2-vae.safetensors · 336 MB
文本编码器/辅助权重(不是主模型)|原版精度(文件名未标量化)|建议 ≥6GB 显存|本机 16GB 轻松跑|按官方原样提供
Flux2TurboComfyv2.safetensors · 2.8 GB
原版精度(文件名未标量化)|建议 ≥6GB 显存|本机 16GB 轻松跑|按官方原样提供
HuggingFace · 仓库目录
ComfyUI 官方打包,按目录结构切好
HuggingFace · 原始权重仓
未切分的原始仓库,ComfyUI 用户一般不需要
国内镜像下载(PowerShell,推荐)
$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"; hf download Comfy-Org/Flux-2-Dev --local-dir ComfyUI\models
官方直连下载(需能访问 huggingface.co)
hf download Comfy-Org/Flux-2-Dev --local-dir ComfyUI\models
没装 hf 命令就先装
pip install -U "huggingface_hub[cli]"

显存是「最低可跑」的估算:ComfyUI 会分时加载权重与文本编码器,所以最低显存≈权重体积再上一档;实际还要给激活值留余量,视频模型另受时长与分辨率影响。

放到哪:底模 → ComfyUI/models/diffusion_models;LoRA / 微调 → models/loras 或 models/checkpoints;文本编码器 → models/text_encoders;VAE → models/vae。Comfy-Org 的仓已按这套目录结构打包,--local-dir ComfyUI\models 即可直接落位。