Flux.3 Image Klein ComfyUI 가이드

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FLUX.3 [klein] 정보

• 동일한 가중치로 텍스트 기반 이미지 생성과 이미지 편집 가능. 편집은 지시 프롬프트와 참조 이미지로 구동
• 두 가지 체크포인트: 전체 Flux.3 Image Klein, 그리고 가이드 없이 4~16스텝인 Distilled
• 프롬프트에서 <ref_image_0>, <ref_image_1> 등으로 다중 참조 지정
• 선택적 Qwen3.5 9B 프롬프트 업샘플러로 짧은 요청을 생성 전 완전한 캡션으로 확장
• bf16, int8(convrot), nvfp4 단일 파일 체크포인트, Qwen3-VL-4B 텍스트 인코더와 Flux 2 VAE

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Flux.3 Image Klein 워크플로

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Flux.3 Image Klein: 텍스트 기반 이미지 생성

1. 서브그래프의 positive 프롬프트 위젯에 프롬프트를 입력합니다
2. width와 height를 설정하거나 ResolutionSelector에서 프레임을 선택합니다 (기본값은 1:1 정사각형)
3. steps(기본값 25)와 cfg(기본값 3.5)를 조정합니다. 더 나은 품질을 위해 50 steps를 시도해 보라는 안내가 템플릿에 포함되어 있습니다
4. 직접 작성한 문장으로 생성하려면 enable_prompt_upsampler를 꺼두고, 먼저 Qwen3.5 9B 업샘플러로 프롬프트를 확장하려면 켭니다
5. 실행 대기열을 클릭합니다. 이미지는 SaveImage 노드에 의해 ComfyUI/output/에 저장됩니다

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Flux.3 Image Klein Distilled: 텍스트 기반 이미지 생성

1. 프롬프트를 입력합니다. 템플릿이 먼저 업샘플링하므로 짧은 설명으로 충분합니다
2. steps를 4에서 16 사이로 설정합니다(기본값 15). 증류된 checkpoint는 cfg 1로 실행되므로 cfg를 높여도 도움이 되지 않습니다
3. ResolutionSelector에서 프레임을 선택합니다
4. Queue를 클릭해 생성합니다

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Flux.3 Image Klein: 이미지 편집

1. LoadImage 노드에서 소스 이미지를 불러옵니다
2. Set Reference Multi Latent에 연결합니다. 첫 번째 참조는 프롬프트에서 <ref_image_0>이고, 다음은 <ref_image_1>이며, 이런 식으로 계속 이어집니다
3. 편집 내용을 결과에 대한 완전한 설명으로 작성합니다. 제공된 예시에서 긍정 프롬프트는 change the dress color to red입니다
4. 다른 출력 크기를 원한다면 Empty Flux 2 Latent(템플릿에서는 1024 x 1024)로 캔버스를 조정합니다
5. 실행 대기열을 클릭합니다. ImageCompare가 입력과 결과를 나란히 보여줍니다

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Flux.3 Image Klein Distilled: 이미지 편집

1. 편집할 이미지를 로드하고 Set Reference Multi Latent에 연결합니다
2. 편집 프롬프트를 작성합니다. 함께 제공되는 예시는 귀걸이를 교체하고, 나타나서는 안 되는 것까지 포함해 새 귀걸이를 자세히 설명합니다
3. steps를 4에서 16 범위로 유지하고 cfg는 1로 둡니다
4. 실행 대기열을 클릭하고 ImageCompare에서 입력과 결과를 비교합니다

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Flux.3 Image Klein 모델 다운로드

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      ├── flux3_image_klein_int8_convrot.safetensors
│   │      └── flux3_image_klein_sd_int8_convrot.safetensors
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      ├── qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors
│   │      └── qwen3.5_9b_flux3_prompt_upsampler_int8_convrot.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── flux2-vae.safetensors

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프롬프트 작성 및 레퍼런스 팁

• 변경 사항이 아니라 결과를 작성하세요. 이미지 편집 템플릿은 편집 내용이 반영된 완성 이미지에 대한 전체 캡션을 기대하므로, 예시들도 “이것을 바꿔라”라고 말하는 대신 새로운 객체를 자세히 설명합니다.
• 레퍼런스는 두 conditioning 모두에 추가됩니다. 추가 이미지를 Set Reference Multi Latent에 순서대로 연결하고, <ref_image_0>, <ref_image_1> 등으로 지칭한 다음, 레퍼런스 pipeline이 하는 방식대로 각각을 positive 프롬프트와 네거티브 프롬프트 양쪽에 추가하세요.
• 레퍼런스 크기는 비용을 조절하는 다이얼입니다. 템플릿은 각 레퍼런스의 크기를 약 1메가픽셀로 조정하며, 출력 잠재 데이터는 그 크기를 갖습니다. Black Forest Labs 자체 pipeline이 약 16메가픽셀까지 유지하는 것처럼 레퍼런스를 원본 크기로 유지하면 비용이 더 높아지는 대신 편집 결과에 더 많은 디테일이 남습니다.
• 스텝 수는 checkpoint에 따라 다릅니다. 전체 checkpoint는 템플릿에서 25 스텝, 가이드 3.5로 실행되며, 더 나은 품질을 위해 50 스텝을 시도해 보라는 안내가 있습니다. 스텝 증류(step-distilled) checkpoint는 15 또는 16 스텝에 가이드가 1로 고정되어 실행되며, 빠르게 처리하고 싶을 때 사용하는 것이 바로 이 checkpoint입니다.
• 템플릿에는 Create Bounding Boxes 노드가 포함되어 있습니다. 이 노드는 소스 이미지 위에 박스를 그려 영역별 편집을 계획할 수 있게 해주며, 박스 목록은 Preview Any 노드에 표시되므로 해당 영역을 프롬프트에 반영할 수 있습니다.