Flux.2 Klein 模型为何适合本地部署？

Flux.2 Klein 模型兼具高质量与小体积，适合在有限硬件资源下高效本地部署和微调。

该工作流支持批量图像编辑吗？

支持。可通过配置 LoadImage 和 SaveImage 节点，实现多文件批量处理。

有自定义节点的文档说明吗？

有。工作流内的 MarkdownNote 节点提供了内嵌文档和相关资源链接，便于理解自定义节点。

Flux.2 [Klein] 4B：图片编辑

“Flux.2 [Klein] 4B：图像编辑”工作流为用户提供了基于 Flux.2 Klein 模型的高效图像编辑方案。该模型以高质量与小体积著称，特别适合本地部署和有限硬件资源下的微调。工作流集成了多个关键节点，包括 LoadImage 用于导入图像，SaveImage 用于导出结果，以及自定义节点 7b34ab90-36f9-45ba-a665-71d418f0df18 和 65c22b29-59aa-496b-89c6-55a603658670，分别处理特定的图像处理任务。此外，MarkdownNote 节点为工作流内提供了文档和操作指引，提升用户理解和易用性。

技术流程为：首先通过 LoadImage 节点加载图像，随后经过自定义节点进行一系列变换和编辑，这些节点结合 Flux.2 Klein 模型能力，确保输出高质量编辑结果。最终通过 SaveImage 节点保存编辑后的图像。该工作流适合需要高质量图像编辑但硬件资源有限的用户，无论是爱好者还是专业人士，都能高效优化图像编辑流程。

API

通过代码使用此工作流

每个 Comfy 工作流都是一个 JSON 图。下面的内容就是此工作流的完整数据，ComfyUI 运行时也是如此——你可以从该 URL 获取、放入版本控制，或在 ComfyUI 中加载并逐节点运行。

image_flux2_klein_image_edit_4b_base.json

正在获取工作流 JSON…

使用 Comfy SDK 从 TypeScript 或 Python 运行。相同代码可用于 Comfy Cloud 或你自托管的 ComfyUI——只需更改基础 URL。

// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk

// Run "Flux.2 [Klein] 4B：图片编辑" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";

const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });

// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("image_flux2_klein_image_edit_4b_base_api.json");

const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("76", "image", asset);  // LoadImage

const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("9")[0].toFile("output.png");  // SaveImage

SDK 需要 API 格式的工作流：在 ComfyUI 中打开此工作流，使用文件 → 导出工作流（API）。

Comfy Cloud API 访问需要包含 API 密钥的套餐。

SDK 文档获取 API 密钥

常见问题

通过代码使用此工作流

常见问题

Flux.2 Klein 模型为何适合本地部署？

该工作流支持批量图像编辑吗？

如何调整工作流中的图像编辑效果？

有自定义节点的文档说明吗？