ComfyUI beginner friendly Flux.2 Klein 4B GGUF Simple Flawless Fast Headswap Workflow by Sarcastic TOFU

这是一个非常简单的ComfyUI入门友好型Flux.2 Klein 4B GGUF无缝快速换头工作流，仅需通过自然语言中的简单文本编辑指令，即可将目标图像中的人物头部替换为参考图像中的头部。我使用的是Q8模型，该模型在我的8GB AMD显卡上表现良好。但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，可从以下链接（Unsloth的HuggingFace仓库中Flux.2 Klein 4B GGUF模型）获取其他支持低功耗硬件的GGUF模型及配套资源：https://huggingface.co/unsloth/FLUX.2-klein-4B-GGUF/tree/main。本工作流使用了来自NRDX的Best Face Swap (BFS) LORA（适用于Flux.2 Klein 4B）：https://civitai.com/user/NRDX

Flux.2 Klein 4B和9B模型是一类新型高速AI图像生成器，采用“校正流”架构，将图像生成与专业级编辑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“步骤蒸馏”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，而此前模型通常需要数十步。4B版本采用宽松的Apache 2.0许可证，适用于个人和商业用途；而更强大的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，并可生成最高达400万像素的清晰图像（如2048x2048）。为提升可访问性，还提供了量化版本（Q模型），例如FP8（8位）和NVFP4（4位），可显著降低模型“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，甚至可在极低配置的6GB、4GB、2GB显存GPU上运行（使用最低档的Flux.2 Klein 4B Q2或Q3 GGUF版本），亦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（详情见下文）。请确保通过ComfyUI管理器安装GGUF插件及其他缺失节点，并将文件正确放置于对应目录。同时，也可查看我为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制作的其他工作流。如果你喜欢这些内容，不妨投点“黄色 Buzz”支持一下。

使用方法如下：

#1. 首先选择你所需的Flux.2 Klein 4B GGUF模型（或替换为完整模型）；

#2. 接着选择图像：一张目标图像（需换头）和一张参考图像（提供新头部）；

#3. 下一步仅在必要时输入图像编辑指令——默认提示词已足够完成任务；

#4. 然后设定你希望生成的图像数量（更改“运行”按钮旁的数字）；

#5. 接着选择图像采样方法、CFG值、步数等参数（建议保持默认）；

#6. 最后点击“运行”按钮生成图像。完成！

该流程将自动检测人物面部与头发，对其添加遮罩，仅对这些区域进行图像修复，其余部分（衣物、背景、姿态）将保持原样，仅头部被替换。

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

### 下载NRDX提供的Flux.2 Klein 4B最佳换脸（BFS）LORA链接

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