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【免费下载链接】Flux-2-Klein-9B
Flux-2-Klein-9B 是 Black Forest Labs 推出的新一代文生图(text-to-image)AI绘图模型,本仓库(Flux-2-Klein-9B)提供了专为 ComfyUI 重新打包的模型文件,包含 Qwen3-8B 文本编码器与 Flux2 VAE。跟着本文的 3 步教程,即可从模型下载到 ComfyUI 出图,快速完成 Flux Klein 9B 的部署。
Flux-2-Klein-9B 是什么?适合谁用?
Flux-2-Klein-9B 是一款参数规模约 9B 的扩散模型,主打高画质的文字生图能力。相比直接拖入 ComfyUI 的完整模型,本仓库将模型拆分成了标准组件,方便按需加载:
- 文本编码器(Text Encoder):负责"读懂"你的提示词(Prompt),基于 Qwen3-8B
- VAE:负责把潜空间结果解码成最终的图片
📌 简单说:它就像 AI绘图 工作流里的"翻译官 + 渲染器",是 ComfyUI 中跑 Flux 系列模型的核心组成部分。
⚠️ 注意:本仓库提供的是文本编码器和 VAE(详见 README.md),Flux-2-Klein-9B 的主模型文件需要从官方原始模型仓库另行下载。
第1步:下载模型文件(1分钟完成)
打开终端,执行以下命令克隆本仓库(模型文件通过 Git LFS 管理,建议先安装 git-lfs):
git lfs install git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/Flux-2-Klein-9B克隆完成后,仓库内包含 4 个核心模型文件:
| 文件 | 相对路径 | 说明 |
|---|---|---|
| qwen_3_8b.safetensors | split_files/text_encoders/qwen_3_8b.safetensors | 文本编码器,FP32 全精度,质量最高 |
| qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors | split_files/text_encoders/qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors | 文本编码器,FP8 混合精度,显存友好 |
| qwen_3_8b_fp4mixed.safetensors | split_files/text_encoders/qwen_3_8b_fp4mixed.safetensors | 文本编码器,FP4 混合精度,低显存首选 |
| flux2-vae.safetensors | split_files/vae/flux2-vae.safetensors | Flux2 VAE,解码器,必装 |
💡 三个精度的文本编码器不需要全下,按你的显卡显存选一个即可:
- 16GB 以上显存 →
qwen_3_8b.safetensors - 10~12GB 显存 →
qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors - 8GB 左右显存 →
qwen_3_8b_fp4mixed.safetensors
第2步:放入 ComfyUI 指定目录
根据 README.md 的说明,把文件复制到 ComfyUI 安装目录下的对应文件夹:
📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 text_encoders/ │ │ ├── qwen_3_8b.safetensors │ │ ├── qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors │ │ └── qwen_3_8b_fp4mixed.safetensors │ └── 📂 vae/ │ └── flux2-vae.safetensors对应的复制命令(Windows PowerShell 示例,路径按实际修改):
copy .\Flux-2-Klein-9B\split_files\text_encoders\* C:\ComfyUI\models\text_encoders\ copy .\Flux-2-Klein-9B\split_files\vae\* C:\ComfyUI\models\vae\✅ 放好后重启 ComfyUI,刷新页面即可在节点加载器中看到新模型。
第3步:在 ComfyUI 中加载并生成首张 AI 绘图
- 打开 ComfyUI 的工作流界面,加载或新建一个 Flux 系列文生图工作流;
- 在Load Text Encoder(或 Dual CLI Loader)节点中选择你放入的
qwen_3_8b系列文本编码器; - 在Load VAE节点中选择
flux2-vae.safetensors; - 加载 Flux-2-Klein-9B 主模型,在 CLIP Text Encode 节点输入提示词,例如:
- 正向提示词:
A futuristic city at dusk, neon lights, highly detailed - 反向提示词:
blurry, low quality
- 正向提示词:
- 设置采样器(推荐 DPM++ 2M Karras)、步数 20~30,点击Queue Prompt排队生成。
🎉 几十秒到几分钟(取决于显卡),你的第一张 Flux 生成图就出来了!
常见问题:出图报错怎么排查?
- 节点里找不到模型:检查文件是否放在了
models/text_encoders/和models/vae/目录下,并重启 ComfyUI; - 克隆下来的文件只有几 KB:说明 Git LFS 没有生效,执行
git lfs install后重新克隆; - 显存不足(OOM):把文本编码器换成 fp8mixed 或 fp4mixed 版本,或降低出图分辨率;
- 提示词不生效:确认使用的是 Flux 系列工作流(双文本编码器/CLIP 结构),普通 SD 工作流不兼容。
总结
| 步骤 | 操作 | 耗时 |
|---|---|---|
| 第1步 | git clone下载模型文件 | 1 分钟 |
| 第2步 | 复制到 ComfyUI 的 models 目录 | 1 分钟 |
| 第3步 | 加载节点、输入提示词出图 | 5 分钟 |
至此,Flux-2-Klein-9B 在 ComfyUI 中的完整部署流程就走完了。接下来你可以尝试更换提示词、调整采样参数,探索这款文生图模型的全部潜力。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考