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

이것은 자연어로 된 매우 간단한 텍스트 편집 지시를 사용하여 원하는 대상 이미지를 편집할 수 있는, 초보자 친화적인 ComfyUI Flux.2 Klein 4B GGUF 간단 이미지 인페인팅 및 아웃페인팅 워크플로우입니다. 이 워크플로우에서는 두 가지 편집 옵션을 제공합니다. 하나는 마스킹 없이 표준 선택적 인페인팅이고, 다른 하나는 마스킹 없이 선택적 인페인팅, 캔버스 확장 및 아웃페인팅입니다. 두 편집 옵션 모두에 대한 프롬프트와 예시를 포함했습니다. 저는 8GB AMD GPU에 잘 작동하는 Q8 모델을 사용했습니다. 하지만 더 강력한 GPU를 보유하고 있다면, 전체 비양자화된 Flux.2 Klein 4B 모델로 쉽게 교체할 수 있으며, 반대로 더 약한 GPU를 사용한다면 아래 링크에서 Flux.2 Klein 4B GGUF 모델을 위한 다른 저사양 하드웨어 지원 GGUF 모델을 찾을 수 있습니다 (Unsloth의 HuggingFace 리포지토리 - https://huggingface.co/unsloth/FLUX.2-klein-4B-GGUF/tree/main) 및 기타 관련 리소스.

Flux.2 Klein 4B 및 9B 모델은 "정제 흐름(rectified flow)" 아키텍처를 사용하여 이미지 생성과 프로페셔널 수준의 편집을 하나의 간결한 패키지로 통합한 새로운 고속 AI 이미지 생성기입니다. 이 모델들은 이전 버전보다 훨씬 빠르며, "스텝 증류(step-distillation)" 기술을 사용하여 고품질 이미지를 단 4단계만으로 생성할 수 있어 최신 하드웨어에서 초단위 속도를 달성합니다. 이는 이전 모델들이 수십 단계를 요구했던 것과 대조적입니다. 4B 버전은 개인용 및 상업용으로 허용적인 Apache 2.0 라이선스 하에 공개되었으며, 더 강력한 9B 버전은 연구 및 개인 프로젝트용으로 비상업 라이선스를 사용합니다. 두 모델 모두 1:1 정사각형에서 21:9 초광각 및 9:21 세로까지 총 11개의 네이티브 화면비를 지원하며, 최대 4메가픽셀(예: 2048x2048)까지 선명한 이미지를 생성할 수 있습니다. 이를 더욱 접근하기 쉽게 하기 위해 FP8(8비트) 및 NVFP4(4비트)와 같은 Q(양자화) 모델이 제공되며, 이는 모델의 "뇌 크기"를 줄여 메모리를 절약합니다. 구체적으로 FP8 버전은 약 1.6배 빠르고 VRAM 사용량을 40% 줄이며, NVFP4 버전은 최대 2.7배 빠르고 VRAM 사용량을 55% 줄입니다. 이러한 최적화 덕분에 4B 모델은 최소 8GB~12GB VRAM을 가진 시스템에서도 실행 가능하며, 가장 낮은 사양의 Flux.2 Klein 4B Q2 또는 Q3 GGUF 버전을 사용하면 6GB, 4GB, 2GB VRAM을 가진 매우 낮은 사양의 GPU나 최신 랩탑 또는 미니 PC 칩에 탑재된 최신 통합 그래픽(iGPU)에서도 작동할 수 있습니다.

필요한 파일을 다운로드하려면 Hugging Face 계정이 필요합니다(세부 사항은 아래에 명시되어 있습니다). ComfyUI 매니저를 사용하여 GGUF 애드온과 기타 누락된 노드를 설치하고, 올바른 파일을 올바른 위치에 배치해야 합니다. 또한 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 및 Flux를 위한 다른 워크플로우도 확인해 보세요. 좋아하는 항목에는 자유롭게 노란 버즈를 던져주세요.

사용 방법 -

#1. 먼저 원하는 Flux.2 Klein 4B GGUF 모델(또는 전체 모델로 교체)을 선택하세요.

#2. 이제 편집할 이미지를 선택하세요.

#3. 다음 단계에서 이미지 편집 지시를 입력하세요. (예시처럼 매우 정확하고 집중적으로 작성하세요.)

#4. 생성할 출력 이미지의 개수를 선택하세요. ("Run" 버튼 옆의 숫자를 변경하세요.)

#5. 이미지 샘플링 방법, CFG, 스텝 등 설정을 선택하세요. (기본값을 유지하는 것이 좋습니다.)

#6. 마지막으로 Run 버튼을 눌러 생성하세요. 끝입니다.

** 선택적 인페인팅, 캔버스 확장 및 마스킹 없이 아웃페인팅을 모두 사용하려면, 원본 입력 이미지의 치수를 "SamplerCustomAdvanced"에 전달하는 "Empty Flux 2 Latent" 노드를 건너뛰고, "Custom Image Dimension (Optional)"에 있는 "Empty Flux 2 Latent" 노드를 사용하세요.

필요한 파일

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Flux.2 Klein 4B 모델 -

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### 사용된 Flux.2 Klein 4B GGUF 모델 다운로드 링크

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

### 사용된 Flux.2 Klein 4B 텍스트 인코더 다운로드 링크

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

### 사용된 Flux.2 Klein 4B VAE 다운로드 링크

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