ComfyUI beginner friendly Flux.2 Klein 4B GGUF Text-to-Image Workflow by Sarcastic TOFU

这是一个非常简单、适合ComfyUI初学者的文生图工作流，仅需使用单个Flux.2 Klein 4B GGUF模型即可运行。我使用的是Q8模型，该模型在我的8GB AMD显卡上表现良好。如果你拥有更强的显卡，可以直接替换为完整的非量化Flux.2 Klein 4B模型；反之，若你的显卡性能较弱，也可以从以下链接（Unsloth的HuggingFace仓库，提供Flux.2 Klein 4B GGUF模型）获取其他支持低配硬件的GGUF模型及其他匹配资源：https://huggingface.co/unsloth/FLUX.2-klein-4B-GGUF/tree/main

Flux.2 Klein 4B 和 9B 模型是新一代高速AI图像生成器，采用“校正流”（rectified flow）架构，将图像生成与专业级编辑功能整合为一个紧凑的系统。这些模型比旧版本快得多，因为它们使用“步长蒸馏”（step-distillation）技术，仅需4步即可生成高质量图像——在现代硬件上实现亚秒级速度，而以往模型则需要数十步。4B版本采用宽松的Apache 2.0许可证，允许个人和商业用途；而功能更强的9B版本则采用非商业许可证，仅限研究和个人项目使用。两个模型均支持11种原生宽高比，从1:1正方形到21:9超宽屏及9:21竖屏，可生成最高达400万像素（如2048x2048）的清晰图像。为提升可访问性，还提供了量化版本（Q模型），如FP8（8位）和NVFP4（4位），这些版本能显著降低模型“体积”以节省内存：FP8版本速度提升约1.6倍，显存占用减少40%；NVFP4版本速度最高提升2.7倍，显存占用减少55%。得益于这些优化，4B模型可在仅8GB至12GB显存的系统上运行，甚至可在显存低至6GB、4GB、2GB的低端显卡上运行（使用最低的Flux.2 Klein 4B Q2或Q3 GGUF版本），也可在最新笔记本或迷你PC芯片的集成显卡（iGPU）上运行。

你需要一个Hugging Face账户来下载所需文件（详情如下）。请确保通过ComfyUI管理器安装GGUF插件，以及其他可能缺失的节点，并将正确的文件放置于正确位置。同时，也可以查看我其他针对SD 1.5 + SDXL 1.0、WAN 2.1、WAN 2.2、MagicWAN Image v2、QWEN、HunyuanImage-2.1、HiDream、KREA、Chroma、AuraFlow、Z-Image Turbo和Flux的工作流。如果你喜欢这些内容，欢迎随手点个黄色Buzz支持一下！

使用方法：

#1. 首先选择你想要的Flux.2 Klein 4B GGUF模型（或替换为完整模型）；

#2. 设置你期望的图像尺寸；

#3. 输入正向提示词和反向提示词；

#4. 选择要生成的图像数量（更改“运行”按钮旁的数字）；

#5. 选择图像采样方法、CFG值、步数等设置；

#6. 最后点击“运行”按钮生成图像。完成。

** 本工作流中使用LORA是可选的：你可以完全不使用LORA，也可以使用1个、2个或任意数量的LORA。若要添加新的LORA，请点击顶部的“L”按钮，在新标签页中打开LORA管理器，找到你想要的LORA，然后点击向上飞箭头按钮即可加载。

所需文件

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Flux.2 Klein 4B 模型 -

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### 下载Flux.2 Klein 4B GGUF模型链接

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https://huggingface.co/unsloth/FLUX.2-klein-4B-GGUF/resolve/main/flux-2-klein-4b-Q8_0.gguf

### 下载Flux.2 Klein 4B 文本编码器链接

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https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-klein-4B/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_3_4b.safetensors

### 下载Flux.2 Klein 4B VAE链接

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https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/vae/flux2-vae.safetensors

所用LORA（仅在第一个示例图像中使用）：

96yottea风格（适用于Flux 2 Klein）

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/model/2318188/96yottea-style-for-flux-2-klein