【公式準拠】ComfyUIでFLUX.2 Klein 完全セットアップガイド 2026

FLUX.2 Klein は、Black Forest Labs が提供する画像生成モデルです。同じく FLUX.2 ファミリーの「FLUX.2」「FLUX.2 Max」と並んで公開されており、Klein は 軽量・ローカル動作向けのラインに位置付けられます。

本記事は ComfyUI 公式ドキュメント（docs.comfy.org）を主情報源にまとめた、公式準拠のセットアップガイドです。4B / 9B、それぞれに Base 版と Distilled 版があり、もっとも軽量な「4B Distilled」は VRAM 8.4GB（公式値）から動作確認されています。RTX 5090 での公式測定では、Distilled 版が約 1.2秒 でテキスト→画像を生成します。

記事内で扱う情報は、次の3つにラベル分けしています。

• 公式：ComfyUI Docs や Black Forest Labs 公式（bfl.ai）に明示記載のある事実（取得日：2026-05-24）
• 公式記載なし：公式情報源に該当記述が確認できないもの。本記事では断定しません
• コミュニティ報告：ユーザー報告・他サイト情報源など。実環境で再現性が変わる可能性があるため、目安として扱ってください

KSampler の Steps や CFG Scale など、実用上重要なパラメータの一部は 公式の具体的推奨値が公開されていません。本記事では複数のコミュニティ報告を「両論併記」で示し、実環境での要調整を明示します。

本記事の検証条件と正本基準

「正本記事」を謳う以上、読者が同じ条件で再現できる前提を明確にしておきます。

情報源と取得日

情報の3区分（ラベル）

本記事内の事実情報は次の3区分で示します。読者は判断時にラベルを確認してください。

• 「公式」 = ComfyUI Docs または bfl.ai に明示記載のある事実
• 「公式記載なし」 = 公式に該当記述が確認できなかった事項。本記事では断定しません
• 「コミュニティ報告」 = ユーザー報告・他サイト情報。実環境で再現性が変わる可能性あり、目安として扱ってください

再現テストの推奨手順

記事に書かれた値が読者環境で再現するかは、最終的に実機で確認するしかありません。以下を推奨します。

1. 使用 ComfyUI のバージョンを Menu → About または git log -1 で記録
2. Hugging Face からダウンロードした各モデルファイルの SHA256 を記録
3. 使用 GPU・VRAM 容量・CUDA バージョンを記録
4. 同一プロンプト・同一 seed で複数パラメータを試して比較
5. 生成ログ（生成時間・VRAM 使用量）を保存し、本記事の値との差分を確認

運営者・更新方針

FLUX.2 Klein とは？モデル構成

FLUX.2 Klein は、AI 画像生成スタートアップ Black Forest Labs（2024年8月設立、本社情報は bfl.ai 参照）が提供する画像生成モデルです。同社の現行ラインナップは「FLUX.2」「FLUX.2 Max」「FLUX.2 Klein」の3系統で、Klein は最もローカル運用に振った位置づけとなります。

Klein には 4B（約40億パラメータ）と 9B（約90億パラメータ）の2サイズがあり、それぞれに「Base 版」と「Distilled 版」が存在します。つまり合計4バリエーション。Distilled は推論を高速化するために蒸留された版で、テキスト→画像のラピッドプロトタイピング向け。Base 版は画像編集を含む高品質生成向きです。

FLUX.2 ファミリー全体像

Black Forest Labs 公式（bfl.ai）に明示されているラインナップは以下の通りです。

Klein の4バリアント（公式値）

ComfyUI 公式ドキュメントで明示されている各バリアントの性能を整理しました。推論時間は RTX 5090 での公式測定値です（他GPUの参考値は本記事の「パフォーマンス参考値」セクションで併記します）。

9B 系の必要VRAM・推論時間は、公式ドキュメントの該当ページでは明示されていません。コミュニティ報告ベースでは「4B より大きい VRAM を要する」程度の言及に留まるため、実環境で確認してから判断するのが安全です。

ライセンスの注意点

Black Forest Labs は、過去の FLUX.1 シリーズでは以下のようにモデルごとに異なるライセンスを採用していました（公式 bfl.ai より）：

• FLUX.1 schnell：Apache 2.0（商用利用可）
• FLUX.1 dev：非商用ライセンス
• FLUX.1 pro：API / プラットフォーム経由

FLUX.2 Klein のライセンスについては、bfl.ai 公式の単独明示は2026-05-24時点で確認できませんでした。複数のコミュニティ記事で「Apache 2.0」と紹介されている例がありますが、本記事執筆時点では最終確認のため Hugging Face の各モデルカードを必ず参照してください。商用利用予定の場合は特に、Acceptable Use Policy も含めた精査を推奨します。

必要環境（ハードウェア・ソフトウェア）

ハードウェア要件

ComfyUI 公式が明示している必要VRAM は次の通りです。

システムRAM・ストレージについては、当該公式ドキュメントには明示記載が確認できませんでした。コミュニティ報告ベースの目安として、システムRAM 16GB 以上、ストレージは複数モデル併用時に 30GB 以上を見ておくと安全という言及が多く見られます（コミュニティ報告のため要確認）。

ソフトウェア要件

ComfyUI 公式ドキュメントが明示しているソフトウェア要件は以下の通りです。

• ComfyUI 本体：最新版が必要。公式は Nightly ビルドの使用を推奨と記載しています
• 具体的なバージョン番号（v0.xx 以上、など）は公式の本ページには記載がありません
• Python / CUDA / PyTorch の各バージョン要件は ComfyUI 本体の前提に従ってください（ComfyUI 全体の README を参照）

「最新版が必要」とされる主な理由は、FLUX.2 Klein 対応のノードや内部処理が新しい ComfyUI に含まれているためです。バージョンが古いと公式ワークフローが読み込めない、ノードが見つからない等のエラーになります。

ComfyUI のインストール

ComfyUI 本体のインストール方法は主に3パターンがあります。初めて触る場合は、「ComfyUI Desktop」アプリ版がもっとも簡単です。

インストール方法の選択肢

本記事は FLUX.2 Klein の動作確認が目的なので、すでに ComfyUI を導入済みの方は次の「更新方法」に進んでください。新規導入の方は、まず ComfyUI Desktop（ComfyUI 公式サイトからダウンロード）で動作確認することをおすすめします。

更新方法（既導入済みの場合）

FLUX.2 Klein は新しいモデルなので、すでに ComfyUI を導入していても「古いバージョンのままでは動かない」可能性があります。必ず最新版に更新してからFLUX.2 Klein のセットアップに進んでください。

• ComfyUI Manager 経由（推奨）：ComfyUI 起動後、Manager パネルを開いて「Update ComfyUI」ボタンをクリック
• 手動更新：ターミナルで ComfyUI フォルダに移動し、git pull → pip install -r requirements.txt を実行

更新後は ComfyUI を再起動して、起動ログにエラーが出ていないか確認してください。Nightly ビルド推奨という公式の表記は、つまり「最新の修正がすぐ反映される版を使ったほうが安定する」という意味です。

モデルファイルのダウンロードと配置

ここが本記事の最重要パートです。FLUX.2 Klein の必要ファイル名は、4B と 9B でテキストエンコーダーが異なる点に注意してください。古い解説記事や他サイト情報には、誤ったファイル名（mistral 系・T5 系など）が記載されているケースが見られます。本記事では ComfyUI 公式ドキュメント（2026-05-24 取得）のファイル名を採用します。

必要ファイル一覧（公式値）

4B モデルの場合

9B モデルの場合

4B と 9B でテキストエンコーダーが別ファイルなのは、Qwen3 シリーズの 4B 版と 8B mixed 量子化版を使い分けているためです。両方を試すなら両方ダウンロードしてください。VAE は 4B/9B 共通で 1 ファイルでOKです。

ダウンロード元

すべてのファイルは Hugging Face の black-forest-labs/FLUX.2-klein リポジトリから取得します。Hugging Face のアカウント作成と、ライセンス同意（モデルカード上の「Agree and access repository」操作）が必要な場合があります。商用利用予定の方は、この段階で各モデルカードのライセンス表記を必ず確認してください。

配置先ディレクトリ（公式）

配置先を間違えると、ComfyUI 側のノードからモデルが認識されず、ワークフロー実行時に「モデルが見つからない」エラーが出ます。テキストエンコーダーを diffusion_models に入れる、VAE を text_encoders に入れるといった取り違いがよくあるミスなので、配置直後に ComfyUI を再起動して認識を確認してください。

公式ワークフローの読み込み

モデルファイルを配置したら、次は公式が用意しているワークフローテンプレートを読み込みます。ノードを一から組む必要はなく、JSON ファイル 1 つをドラッグ＆ドロップするだけです。

ワークフローテンプレートの取得方法

公式が用意しているのは以下の 2 ルートです。

• ComfyUI 内の Workflow Templates 機能：ComfyUI のメニューから「Workflow Templates」を開き、FLUX.2 Klein 用テンプレートを選択（最も簡単）
• GitHub の workflow_templates リポジトリ：JSON ファイルを直接ダウンロードし、ComfyUI 画面にドラッグ＆ドロップ

ComfyUI を最新版に更新済みなら、ほとんどの場合 Workflow Templates 機能から最新テンプレートを取得できます。動かない場合は GitHub からの直接ダウンロードを試してください。

提供されているワークフロー種別

公式テンプレートは Distilled 版・Base 版それぞれに「テキスト→画像」「画像編集」のワークフローが用意されています。最初は 4B Distilled の テキスト→画像から試すのが最短ルートです（VRAM 8.4GB から動作し、推論も RTX 5090 で 1.2 秒と高速）。

KSampler パラメータ設定（コミュニティ報告ベース、実環境で要調整）

このセクションは 本記事で最も慎重に読んでほしいパートです。なぜなら、ComfyUI 公式ドキュメント（2026-05-24 時点）に KSampler の具体的な推奨値（Steps / CFG / Sampler / Scheduler）が記載されていないからです。

そのため以下の値は 複数のコミュニティ報告から集約した代表値です。GPU や ComfyUI バージョン、モデルの特定リビジョンで挙動が変わる可能性があります。必ず実環境で生成テストして、自分の用途に合わせて微調整してください。

4B Distilled モデル（コミュニティ報告）

Distilled は「4 ステップでサブ秒生成」を目標に蒸留されたモデルなので、Steps を 4 以外に変えても品質が向上しないどころか、むしろ破綻するという報告があります。「Steps を増やせば綺麗になる」という従来モデルの感覚は捨ててください。

9B Base モデル（コミュニティ報告、値に幅あり）

CFG Scale の矛盾について：コミュニティでは「FLUX 系は CFG 1.0 が基本」と紹介する記事と、「3.5〜4.5 で安定」と紹介する記事が混在しています。これは ComfyUI のバージョン差、FluxGuidance ノードの有無、モデル特定リビジョン差などが原因と推測されますが、公式の最終的な推奨値は本記事執筆時点で確認できていません。

安全な進め方：まず CFG=1.0 と CFG=3.5 の 2 通りで同じプロンプト・seed で生成して比較。色の過飽和や破綻が見えるほうを避け、自分の用途に合うほうを採用する、という二択検証が現実的です。

パラメータ早見表（コミュニティ報告まとめ）

繰り返しになりますが、これらはすべてコミュニティ報告ベースです。公式の確定値ではないことを前提に、必ず自分の環境で再現テストしてから本番運用してください。

解像度設定とアスペクト比

FLUX.2 Klein は複数のアスペクト比に対応していますが、生成解像度が大きくなるほど VRAM 消費と推論時間が増えます。最初は標準解像度から試して、徐々にスケールアップしていくのが安全です。

用途別の推奨プリセット（コミュニティ報告）

解像度を上げると VRAM 消費が増えるため、低 VRAM 環境では「段階的解像度生成」（512×512 や 768×768 で構図を確認 → 気に入ったものをアップスケーラーノードで拡大）が有効、というコミュニティ報告があります。実環境で VRAM 不足が出る場合に試してください。

画像編集（インペインティング）の使い方

FLUX.2 Klein の Base 版は 画像編集機能（スタイル変換・意味的編集・オブジェクト置換）に対応している、と ComfyUI 公式ドキュメントに記載があります。1 モデルでテキスト→画像生成と画像編集の両方をこなせるのが Klein の強みです。

基本ワークフロー

公式は Base 版用の画像編集ワークフローを Workflow Templates として提供しています。詳細な操作手順は公式ドキュメントの該当チュートリアルが最も信頼できる情報源です。本記事ではコミュニティ報告ベースで補足します（公式記載なし）。

• Load Image ノードで元画像を読み込み
• マスクで編集したい領域を指定
• テキストノードで変更内容を記述（英語推奨）
• KSampler の Denoise 値を編集強度に合わせて設定
• Generate 実行

Denoise 値の編集強度別 目安（コミュニティ報告）

これもコミュニティ報告ベースです。公式の Denoise 推奨値は確認できていません。元画像の質感を残したいほど低 Denoise、大胆に変えたいほど高 Denoise、と覚えておけば概ね使えます。

低VRAM 環境での最適化テクニック（コミュニティ報告、要検証）

4B Distilled は VRAM 8.4GB（公式値）から動作しますが、それでも 8GB クラスの GPU では工夫が必要です。以下はコミュニティで報告されている削減テクニックです。公式の削減効果値は明示されていない点に注意してください。

FP8 量子化モデルを使う

公式提供の FP8 量子化チェックポイント（flux-2-klein-*-fp8.safetensors）が Hugging Face リポジトリに含まれています。VRAM 削減効果は約 40%とコミュニティで言及されますが、これは公式値ではないため目安として扱ってください。対応 GPU は RTX 30 シリーズ（Ampere 世代）以降が安定動作との報告が多い印象です。

NVFP4 量子化（RTX 30 以降専用）

RTX 30 シリーズ以降の GPU では、NVFP4 フォーマットでさらに VRAM 削減が可能、というコミュニティ報告があります。報告例では「FP8 比でさらに削減、最大 55% 削減」とされていますが、これも公式値ではないため再現性は実環境で確認してください。

Weight Streaming（VRAM不足時の自動オフロード）

ComfyUI の設定で Weight Streaming を有効にすると、VRAM 不足時に自動でモデル重みをシステム RAM にオフロードします。設定箇所は ComfyUI 設定 → Inference → Enable Weight Streaming。動作にはシステム RAM が 16GB 以上、推奨 32GB という報告が多いです。

GGUF バリアント（さらなる低VRAM向け）

コミュニティでは GGUF 形式の量子化モデルが流通している、という報告がありますが、公式 Hugging Face リポジトリでの取り扱いは別途確認が必要です。「公式から提供されていないが、コミュニティが変換したバージョン」の可能性があります。利用する場合は配布元と安全性を必ず確認してください。

段階的解像度生成

最初に 512×512 や 768×768 で構図とスタイルを確認し、気に入ったものだけアップスケーラーノードで高解像度化する手法です。VRAM 消費を抑えつつ試行回数を増やせます。

パフォーマンス参考値

公式測定値（RTX 5090）

9B 系の公式測定値は ComfyUI 公式ドキュメントには記載がありません。

他 GPU 参考値（コミュニティ報告）

これらはすべてコミュニティ報告です。同じ GPU でも ComfyUI のバージョン、他プロセスの VRAM 使用状況、OS、ドライバ等で変動するため、実環境での測定結果と異なる可能性があります。「目安」として活用してください。

FLUX.1 からの移行ポイント

すでに FLUX.1（FLUX.1 dev / schnell など）を使っていた方が FLUX.2 Klein に移行する際の注意点をまとめます。

モデル構造が変わっている

FLUX.1 は 12B パラメータのハイブリッドアーキテクチャ（bfl.ai 公式情報）。FLUX.2 Klein は 4B / 9B 構成で、内部アーキテクチャも異なります。FLUX.1 用に学習した LoRA は FLUX.2 Klein でそのまま使えないというコミュニティ報告が多数あります。Klein 用に再学習が必要です。

テキストエンコーダーが Qwen3 に変更

FLUX.1 系のテキストエンコーダーは T5 系でしたが、FLUX.2 Klein では Qwen3 ベースに変更されています（公式ファイル名から確認可能：qwen_3_4b.safetensors / qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors）。古い T5 系テキストエンコーダーを流用しようとすると正しく動作しません。

VAE も更新

FLUX.2 Klein の VAE は flux2-vae.safetensors（公式）。FLUX.1 系の VAE とは別ファイルなので、必ず公式提供の新しい VAE を使ってください。

CFG の感覚は概ね継承

FLUX 系全体として「CFG は低めが基本（1.0〜数値）」という傾向はコミュニティ報告で継承されています。SDXL 系の感覚（CFG 7〜9）で設定すると過飽和になる可能性があるため、低い値から試してください。

トラブル対処早見表（コミュニティ報告）

FLUX.2 Klein セットアップでよく遭遇するトラブルと対処をまとめました。公式のトラブルガイドではなく、コミュニティ報告に基づく内容です。

よくある質問（FAQ）

Q1. FLUX.2 Klein の必要 VRAM はどれくらい？

ComfyUI 公式値で 4B Distilled = 8.4GB / 4B Base = 9.2GB です。9B 系の必要 VRAM は公式ドキュメントに明示記載がなく、コミュニティ報告では「4B より大きい VRAM が必要」とされる程度です。FP8 量子化版を使うことで実質的な VRAM 要件をさらに下げられる、というコミュニティ報告もあります。

Q2. FLUX.2 Klein は商用利用できますか？

Black Forest Labs 公式（bfl.ai）では、FLUX.1 schnell が Apache 2.0、FLUX.1 dev が非商用ライセンスと明示されています。FLUX.2 Klein 単独のライセンス表記は本記事執筆時点（2026-05-24）で bfl.ai 上で確認できませんでした。複数のコミュニティ記事で「Apache 2.0」と紹介されていますが、商用利用予定であれば Hugging Face の各モデルカードを必ず確認してください。Acceptable Use Policy にも目を通すことを推奨します。

Q3. ComfyUI のどのバージョンが必要？

公式は「最新版、Nightly 推奨」と記載しています。具体的なバージョン番号は明示されていないので、エラーが出るときは「まず ComfyUI を最新版に更新」が第一手です。

Q4. Distilled と Base はどう使い分ける？

用途で使い分けるのが王道です。

• Distilled：4 ステップでサブ秒生成（公式値ベース）。ラフ確認・構図探り・大量試行に最適
• Base：20 ステップ以上で高品質仕上げ。画像編集機能はこちら

実務的には 「Distilled で構図確認 → 気に入ったプロンプトを Base で本番生成」の二段構えが効率的、というコミュニティ報告が多数です。

Q5. FLUX.1 用 LoRA は使えますか？

コミュニティ報告では「互換性なし、Klein 用に再学習が必要」とされています。FLUX.1 系と FLUX.2 Klein はモデル構造とテキストエンコーダー（T5 → Qwen3）が異なるため、LoRA のテンソル形状が合わないのが理由と推測されます。

Q6. FLUX.2 Klein の KSampler 推奨値は？

公式は具体値を提示していません。コミュニティ報告ベースでは：

• Distilled：Steps=4、CFG=1.0〜1.5、Sampler=euler、Scheduler=simple（複数報告で一致）
• Base：Steps=20〜28、CFG=1.0〜4.5 と幅あり、Sampler=euler、Scheduler=simple または beta（報告に幅）

本文中で何度も繰り返していますが、これはコミュニティ報告であり、公式の確定値ではありません。必ず実環境で 2〜3 通り試してから本番運用してください。

Q7. 古い解説記事のファイル名と違うのですが？

本記事執筆時点で確認した ComfyUI 公式ドキュメント（2026-05-24 取得）に記載されているファイル名は、本記事の表の通りです。古い解説記事や他サイト情報には誤ったファイル名（mistral 系・T5 系・ae.safetensors など）が記載されているケースが見られます。動かない場合は本記事の公式ファイル名で再確認してください。

まとめ：FLUX.2 Klein × ComfyUI の公式準拠セットアップ

本記事の要点を整理します。

• 4B Distilled は VRAM 8.4GB（公式値）から動作。RTX 5090 で推論約 1.2 秒（公式測定）
• 必要ファイル名は 必ず公式（ComfyUI Docs）の値を使用。古い解説記事・他サイト情報の誤情報に注意
• 4B = qwen_3_4b.safetensors + flux-2-klein-(base-)4b-fp8.safetensors + flux2-vae.safetensors
• 9B = qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors（4B とは別）+ flux-2-klein-(base-)9b-fp8.safetensors + flux2-vae.safetensors
• KSampler 推奨値は公式が沈黙。コミュニティ報告ベースで「Distilled = Steps 4・CFG 1.0〜1.5、Base = Steps 20〜28・CFG は要検証」を出発点に、実環境で調整
• 商用利用判断は Hugging Face モデルカードのライセンス確認が必須（bfl.ai での FLUX.2 Klein 単独明示は本記事執筆時点で未確認）
• ComfyUI は最新版（Nightly 推奨）が必須

FLUX.2 Klein は、軽量モデルでありながらテキスト→画像と画像編集の両方をこなせる実用的な選択肢です。本記事の公式ファイル名で配置を進めれば、最初の生成までスムーズに到達できるはずです。動かないときは、まず「ファイル名が公式と一致しているか」と「ComfyUI が最新版か」の 2 点を確認してください。

関連記事：

• FLUX.2 LoRA 学習ベストプラクティス（Klein 用 LoRA 学習の参考に）
• ComfyUI App Mode 完全ガイド（ノード不要のシンプル UI で配布する場合に）
• AI 画像生成ツール比較（FLUX.2 / Midjourney / Stable Diffusion の使い分けに）

出典・参考：

• ComfyUI Docs docs.comfy.org/tutorials/flux/flux-2-klein（取得 2026-05-24）
• Black Forest Labs 公式 bfl.ai（取得 2026-05-24）
• Hugging Face black-forest-labs/FLUX.2-klein（ライセンス・モデルカード確認用）