vae-text-encorder-for-flux-klein-4b是一个为 ComfyUI 重新打包的Flux.2 Klein 4B 模型资源包，包含扩散模型（Diffusion Model）、Qwen3 4B 文本编码器（Text Encoder）和 VAE 三类文件。把它们按说明放入 ComfyUI 对应目录，你就能用 ComfyUI 工作流画出第一张 Flux Klein 4B 文生图。

这个模型包里有什么？

整个仓库只有一个 README.md 说明文件和一个split_files/目录，里面是按 ComfyUI 模型分类整理好的 5 个模型文件：

💡显存选型建议：显存 24 GB 以上选全精度qwen_3_4b；显存 12 GB 左右建议搭配 fp4 版qwen_3_4b_fp4_flux2，可省下约 4 GB 显存。扩散模型选flux-2-klein-4b或flux-2-klein-base-4b之一即可，两者体积相同。

一键下载模型：git clone 安装步骤

由于模型文件通过 Git LFS 管理，用 git 克隆仓库是最省事的下载方式：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/vae-text-encorder-for-flux-klein-4b

克隆完成后，把split_files/下的文件按下面的目录结构复制到 ComfyUI 安装目录（对应 README.md 中的官方目录说明）：

📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 diffusion_models/ │ │ ├── flux-2-klein-4b.safetensors │ │ └── flux-2-klein-base-4b.safetensors │ ├── 📂 text_encoders/ │ │ ├── qwen_3_4b.safetensors │ │ └── qwen_3_4b_fp4_flux2.safetensors │ └── 📂 vae/ │ └── flux2-vae.safetensors

⚠️ 注意三个分类目录名必须与 ComfyUI 的models/下子目录完全一致（diffusion_models、text_encoders、vae），放错位置会导致加载节点里看不到模型。

ComfyUI 工作流：7 个节点画出第一张图

在 ComfyUI 中从零搭建文生图工作流只需 7 类节点，按"数据流"从上到下连接即可：

1️⃣ 加载三个模型

• Load Diffusion Model（加载扩散模型）：下拉框选择flux-2-klein-4b
• Load Text Encoder（加载文本编码器）：选择qwen_3_4b或 fp4 版本
• Load VAE（加载 VAE）：选择flux2-vae

2️⃣ 编写提示词

• CLIP Text Encode (Prompt)×2：一个接正提示词（描述想要的内容，英文效果更稳定），一个接负提示词（Flux 系列通常可以留空）
• 两个节点都要接到文本编码器输出

3️⃣ 采样与出图

• Empty Latent Image：设置画布尺寸，建议 1024×1024 起步
• KSampler：采样器选euler，调度器选simple，步数 20 左右即可；Flux 系列不需要传统的高 CFG，guidance 设在 3.0～3.5 更自然
• VAE Decode：把 KSampler 输出的潜变量解码成图片
• Save Image：工作流终点，点击"Queue Prompt"排队生成

🎉 第一次出图成功时，图片会自动保存在 ComfyUI 的output/目录中，浏览器界面里也会即时预览。

常见问题：报错排查清单

写在最后

vae-text-encorder-for-flux-klein-4b的价值在于"开箱即用"：官方模型已按 ComfyUI 的目录规范拆分整理，你只需下载、放对位置、连好 7 个节点，就能体验 Flux Klein 4B 的文生图效果。建议先跑通 1024×1024 的基础工作流，再逐步尝试提示词工程和更高分辨率，享受 AI 绘图的乐趣！