ComfyUI beginner friendly Flux.2 Klein 4B GGUF Simple Image Edit Workflow by Sarcastic TOFU

これは、自然言語による非常にシンプルなテキスト編集指示を使って、目的の画像または画像群を編集するための、ComfyUI初心者向けのシンプルなFlux.2 Klein 4B GGUF画像編集ワークフローです（これはFlux Kontextと同様に2枚の画像をサポートします）。必要に応じて、2枚目の画像とその関連ノードを無効化して、1枚の画像のみを編集することもできます（方法がわかれば）。私は8GBのAMD GPUに適したQ8モデルを使用しました。しかし、より高性能なGPUをお持ちの場合は、完全な非量子化されたFlux.2 Klein 4Bモデルに簡単に置き換えることができます。逆に、GPUの性能が低い場合は、以下のリンクからFlux.2 Klein 4B GGUFモデルに対応した低性能ハードウェア向けの他のGGUFモデル（UnslothのHuggingFaceリポジトリ：https://huggingface.co/unsloth/FLUX.2-klein-4B-GGUF/tree/main）および関連リソースを見つけることができます。

Flux.2 Klein 4Bおよび9Bモデルは、「レクティファイドフロー」アーキテクチャを用いて、画像生成とプロフェッショナルレベルの編集を1つのコンパクトなパッケージに統合した、新しい高速AI画像生成モデルです。これらのモデルは、「ステップ蒸留」を活用することで、従来モデルが数十ステップを必要とするところを、わずか4ステップで高品質な画像を生成し、現代のハードウェア上でサブセカンド速度を実現しているため、従来のバージョンよりもはるかに高速です。4Bバージョンは個人利用および商用利用の両方で許容的なApache 2.0ライセンスのもとでリリースされていますが、より高性能な9Bバージョンは研究および個人プロジェクト用の非商用ライセンスを使用しています。両モデルは1:1の正方形から21:9のウルトラワイド、9:21の縦向きまで、11種類のネイティブアスペクト比をサポートし、最大4メガピクセル（例：2048x2048）の鮮明な画像を生成できます。さらにアクセスしやすくするために、FP8（8ビット）やNVFP4（4ビット）などのQ（量子化）モデルが提供されており、これらはモデルの「脳のサイズ」を縮小してメモリ使用量を削減します。具体的には、FP8バージョンは約1.6倍高速でVRAM使用量を40％削減し、NVFP4バージョンは最大2.7倍高速でVRAM使用量を55％削減します。これらの最適化により、4Bモデルは8GB～12GBのVRAMを備えたシステムで動作可能であり、最下位のFlux.2 Klein 4B Q2またはQ3 GGUFモデルでは、6GB、4GB、2GBのVRAMを備えた非常に低性能なGPU、あるいは最新のラップトップやミニPCチップに搭載された統合グラフィックス（iGPU）でも動作可能です。

必要なファイルをダウンロードするには、Hugging Faceのアカウントが必要です（詳細は以下に記載）。ComfyUIマネージャーまたはその他の方法でComfyUIにGGUFアドオンをインストールし、必要なノードをすべて正しく設定してください。また、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、Fluxなどの他のワークフローもご確認ください。気に入ったものには、ぜひ黄色い「Buzz」を投げてください。

使用方法：

#1. まず、目的のFlux.2 Klein 4B GGUFモデル（または完全モデルに置き換え）を選択してください。

#2. 次に、編集したい画像を選択してください。

#3. 次のステップで、画像編集の指示をテキストで入力してください。

#4. 出力画像の枚数を選択してください（「Run」ボタン横の数字を変更）。

#5. その後、画像サンプリング方法、CFG、ステップなどの設定を選択してください（デフォルトのままにすることをお勧めします）。

#6. 最後に、「Run」ボタンを押して生成してください。これで完了です。

必要ファイル

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Flux.2 Klein 4B モデル -

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### 使用するFlux.2 Klein 4B GGUFモデルのダウンロードリンク

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

### 使用するFlux.2 Klein 4B テキストエンコーダーのダウンロードリンク

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

### 使用するFlux.2 Klein 4B VAEのダウンロードリンク

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