Unzensiertes Fibo 2.0 Dev: BRIAs 8B-Bildmodell mit offenen Gewichten

BRIAs neuestes Fibo-Basismodell und wie man es bekommt

Fibo 2.0 Dev ist das neueste Basismodell der Fibo-Familie von Bildmodellen von BRIA AI. BRIA, ein Unternehmen, das dafür bekannt ist, nur mit lizenzierten Daten zu trainieren, veröffentlichte die Gewichte am 18. Oktober 2026 als briaai/Fibo-2.0-dev auf Hugging Face, und ein destilliertes Geschwistermodell, Edit Turbo, folgte einen Tag später. Zu den früheren Veröffentlichungen der Reihe gehören Fibo-1.5 (Juli 2026) und Fibo-Edit-1.5-turbo (August 2026); Version 2.0 vereint Generierung und Bearbeitung in einem Modell, auch wenn BRIA die Abstammung nicht Schritt für Schritt dokumentiert hat. BRIA bietet das Modell als Gesamtpaket an: offene Gewichte für die Forschung, die eigene gehostete Plattform, Self-Hosting mit kommerzieller Lizenz und Partner-Hoster wie fal. Die v2-Endpunkte für Generierung und Bearbeitung laufen inzwischen auf Fibo 2, die API ist also nur einer von mehreren Zugängen. Die offizielle Modellkarte nennt Englisch als unterstützte Prompt-Sprache.

Was Fibo 2.0 generieren und bearbeiten kann

BRIAs zentrales Versprechen ist, dass unveränderte Bildteile auch unverändert bleiben. Die eigene Demo färbt ein Auto kirschrot um, ohne die Straße anzutasten, und setzt eine Parfümwerbung aus mehreren Produktfotos zusammen. Herstellerbeispiele sind vom Hersteller ausgewählt, also teste mit eigenen Bildern, doch der Funktionsumfang ist für ein 8B-Modell breit:

• Text-zu-Bild in 21 Seitenverhältnissen, von 1:1 bis 21:9 und Extremen wie 5:1 und 1:5.
• Ausgabe bis 4MP über BRIAs API, nur auf dem asynchronen Weg verfügbar und etwa 30 Sekunden langsamer.
• Bearbeitungen per Anweisung, die Identität, Layout und Beleuchtung außerhalb der gewünschten Änderung erhalten.
• Maskenbearbeitungen an einem einzelnen Bild: Schwarze Bereiche bleiben erhalten, weiße werden neu generiert, und die Ausgabe behält die Eingabegröße, auch bei 4K-Eingaben.
• Bearbeitungen mit 1 bis 4 Referenzbildern über BRIAs API; die diffusers-Pipeline akzeptiert bis zu 5.

Dev vs. Edit Turbo

Der Name Dev bezieht sich auf das Hugging-Face-Repository, nicht auf eine Entwicklervorschau. Dev ist die vollständige Basis: Es generiert und bearbeitet, akzeptiert negative Prompts und ist die Version, auf der man Fine-Tuning betreibt oder LoRAs trainiert. Edit Turbo ist daraus für mehr Tempo destilliert und bearbeitet nur. Die Schrittzahl unterscheidet sich je nach Quelle: Laut der Zusammenfassung der Modellkarte im ComfyUI Wiki sind es 50 Schritte, während diffusers und der ComfyUI-Node standardmäßig 30 verwenden, also teste beides. Wenn du Qualität oder Training brauchst, starte mit Dev bei 30 bis 50 Schritten; für schnelle interaktive Retusche nimm Turbo und halte die Bearbeitungen einfach.

So funktioniert Fibo 2.0 unter der Haube

Das Modell lässt sich leichter als vierstufige Pipeline verstehen denn als ein einzelner Block. Die diffusers-Integration beschreibt es als 8,1B-Flow-Matching-Transformer, den BRIA auf 8B rundet, und spannend ist vor allem, wie der Prompt hineinkommt:

• Text- und Bildleser: Qwen3-VL-4B-Instruct liest den Prompt und etwaige Referenzbilder.
• Kompressor: Ein zweischichtiger Perceiver-Resampler verdichtet diese Ausgabe auf 256 bis 512 Gist-Tokens.
• Generator: 44 Single-Stream-DiT-Blöcke führen Flow Matching aus, und 5 davon lesen über gated Cross-Attention zusätzlich die mittleren Schichten von Qwen3-VL.
• Decoder: Das FLUX.2-VAE wandelt den Latent-Raum wieder in Pixel um.

Die Architekturdetails stammen aus dem diffusers-Pull-Request und der Zusammenfassung der zugangsbeschränkten Modellkarte im ComfyUI Wiki.

Strukturierte VGL-Prompts erklärt

Fibo-Modelle lesen nicht einfach nur einen Satz. BRIAs Visual GenAI Language (VGL) wandelt jede Anfrage in eine JSON-Beschreibung mit Feldern wie short_description, background_setting, style_medium, artistic_style, context und lighting um, und das Modell ist auf diese Darstellung trainiert, nicht auf eine nachträglich hinzugefügte Hülle. In BRIAs API schreibt eine Vision-Language-Brücke das JSON für dich und gibt es als structured_prompt zurück, das du speichern, anpassen und zurückschicken kannst; Bearbeitungen verwenden structured_instruction. Da eine Bearbeitung nur ein Feld ändert, bleibt alles andere meist unverändert. Das Open-Source-Hilfstool bria-vgl kann diese Spezifikationen erstellen und ändern, ruft aber die Gemini API auf. Schreibe das JSON also von Hand oder mit einem lokalen LLM, wenn Prompts privat bleiben müssen.

Prompt-Leitfaden für Fibo 2.0 mit Vorlagen

Schreibe Prompts auf Englisch, denn das ist die einzige Sprache, die die Modellkarte nennt. Beschreibe Motiv, Umgebung, Beleuchtung, Kamera und Stil in getrennten Satzteilen, damit die Brücke jeden einem VGL-Feld zuordnen kann. Bei Bearbeitungen sag genau, was sich ändert, und liste auf, was bleiben muss. Halte den Seed fest, während du jeweils nur eine Sache änderst. Vorlagen zum Kopieren:

• Produktfoto: "[Produkt] auf [Oberfläche], [Hintergrund], weiches Führungslicht von links, 50mm, geringe Schärfentiefe, klarer Werbestil."
• Porträt: "Porträt einer erwachsenen Person [Beschreibung], [Kleidung], [Ort], Licht zur [Tageszeit], 85mm, Filmkorn, warme Farbgebung."
• Bearbeitung: "Ändere [Element] zu [neues Element]; Gesicht, Pose, Beleuchtung und Hintergrund bleiben identisch."
• Mehrere Referenzen: "Lege das Produkt aus Bild 2 in die Hand der Person aus Bild 1, in der Umgebung aus Bild 3."
• Strukturierte Anpassung: einmal generieren, dann im zurückgegebenen JSON nur das Feld lighting oder style_medium ändern und mit demselben Seed neu rendern.

Fibo 2.0 in ComfyUI oder diffusers ausführen

Die lokale Unterstützung kam schnell: diffusers hat BriaFibo2Pipeline am 20. Oktober gemergt, und der ComfyUI-Kern hat die Unterstützung für Fibo 2.0 am 21. Oktober 2026 übernommen. Das offizielle Repository ist zugangsbeschränkt, melde dich also bei Hugging Face an und akzeptiere die Bedingungen vor dem Download. BRIA nennt keinen VRAM-Mindestwert; der Self-Hosting-Leitfaden verlangt eine NVIDIA-GPU, Python 3.10+ und rund 26GB Gewichte, daher brauchen 24GB-Karten wahrscheinlich die INT8-Dateien oder CPU-Offloading. Ein funktionierendes Setup:

• Lege fibo2_dev_bf16 oder fibo2_dev_int8_convrot in models/diffusion_models ab.
• Lege qwen3vl_4b_bf16 oder die INT8-Version in models/text_encoders und flux2-vae in models/vae ab.
• Kodiere mit dem Node TextEncodeFibo2 und sample dann mit 30 Schritten, CFG 5, euler mit dem Scheduler simple.
• In diffusers nutzt die Pipeline standardmäßig 30 Schritte und Guidance 5; übergib Bearbeitungsbilder als Kontext-Latents.
• Häufige Fehler: die Zugangsbedingungen nicht akzeptiert, ein veralteter ComfyUI-Build oder gemischte bf16- und INT8-Dateien.

Fibo 2.0 vs. FLUX.2 dev und Qwen-Image-2.1

BRIA verweist auf einen Artificial-Analysis-Stand vom 20. Oktober 2026, in dem Fibo 2.0 unter den Bildeditoren mit offenen Gewichten mit einem Elo von 1087 auf Platz eins liegt und bei Text-zu-Bild mit offenen Gewichten mit 1038 auf Platz zwei, knapp hinter Qwen-Image-2.1 mit 1041 bei sich überschneidenden Fehlerbalken. Das sind vom Hersteller zitierte Präferenzabstimmungen von Nutzern, kein unabhängiger Test. Wichtiger sind die praktischen Unterschiede:

Die Werte stammen aus dem von BRIA zitierten und von der Presse zusammengefassten Artificial-Analysis-Stand; FLUX.2 hat derzeit das größere Ökosystem für LoRA und Quantisierung.

Wer es nutzt und wie

Zwei Tage nach dem Start ist die Verbreitung noch früh, aber sichtbar. Das offizielle Repository kam in den ersten Tagen auf 83 Likes und 396 Downloads, während die umgepackten ComfyUI-Dateien von Comfy-Org in etwa einem Tag die Marke von 12.913 Downloads überschritten. Das zeigt, dass die meisten Hobbyanwender das Modell in ComfyUI kennenlernen und nicht über die rohen Gewichte. Das sind Download-Signale, keine Bewertungen. Die bisher klarsten Einsatzfelder:

• E-Commerce-Teams, die ein Produkt in viele Szenen montieren, während die Verpackung pixelgenau bleibt.
• Werbe- und Social-Media-Teams, die aus einem Briefing Bannervarianten im Breit- oder Hochformat erstellen.
• Designagenturen, die Prompts als JSON speichern, damit ein Markenlook wiederholbar und versionierbar ist.
• Forschende, die eine kleine Basis mit offenen Gewichten mit FLUX.2 und Qwen-Image vergleichen oder LoRAs darauf trainieren.

Ist Fibo 2.0 Open Source?

Es hat offene Gewichte, ist aber nicht Open Source. Die Gewichte lassen sich nach dem Akzeptieren von BRIAs Zugangsbedingungen kostenlos herunterladen, doch die Lizenz namens bria-fibo verweist auf Creative Commons BY-NC 4.0, die nur nichtkommerzielle Nutzung erlaubt und keine von der OSI anerkannte Open-Source-Lizenz ist. Kommerzielle Produkte brauchen eine separate Vereinbarung mit BRIA, entweder über die gehostete Plattform oder eine Self-Hosting-Lizenz; die selbst gehostete Laufzeitumgebung prüft diese Lizenz und sendet BRIA pro Bild einen kleinen Attributionsvektor. Ob Ausgaben der offenen Gewichte kommerziell genutzt werden dürfen, regelt die Modellkarte nicht ausdrücklich, frag also BRIA, bevor du dich darauf verlässt.

Ist Fibo 2.0 Dev unzensiert?

BRIAs gehostete API umgibt das Modell mit Moderationsschaltern für Prompts und Bilder sowie C2PA-Herkunftsdaten, und die Trainingsdaten sind lizenziert und schließen explizite Inhalte, Gewalt und Personen des öffentlichen Lebens aus. Bei den offenen Gewichten ist das anders: In ComfyUI oder diffusers gibt es keinen Moderationsschritt, der herunterladbare Checkpoint ist also faktisch ein unzensiertes Fibo 2.0 Dev. Deshalb interessieren sich Künstler, die Boudoir-, Glamour- oder Fantasy-Kunst für Erwachsene erstellen, für die Dev-Gewichte. Da die Trainingsdaten SFW sind, ist explizite Nacktheit keine Stärke, und die CC-BY-NC-Lizenz schließt kommerzielle Nutzung weiterhin aus.

Ja, in Form der offenen Gewichte. Der Checkpoint auf Hugging Face enthält nicht die Inhaltsmoderation, die BRIA in seiner gehosteten API anwendet: Lokal in ComfyUI oder diffusers werden weder Prompts noch Ausgaben geprüft, und Sie entscheiden, was entsteht. Zwei Grenzen bleiben. BRIA hat das Modell mit lizenzierten Daten trainiert, die explizite Inhalte bewusst ausschließen, daher fallen Nacktheit und sexuelle Details schwach aus, sofern keine Community-LoRA sie ergänzt; Stand 21. Oktober 2026 gab es auf Hugging Face kein NSFW-Finetune von Fibo 2.0. Die CC-BY-NC-Lizenz beschränkt zudem jeden Workflow mit dem unzensierten Fibo 2.0 Dev auf nichtkommerzielle Nutzung. Stellen Sie niemals Minderjährige oder reale Personen ohne Einwilligung dar.

Unzensierte Bildgenerierung bei Spicy AI

Wenn du eigentlich ein unzensiertes Fibo 2.0 für Bilder für Erwachsene (18+) willst, ist der Bildeditor von Spicy AI der einfachere Weg. Er bietet eine ähnliche unzensierte Bildgenerierung direkt im Browser, es gibt also nichts herunterzuladen und keinen Inhaltsfilter für einvernehmliche Erwachsenenthemen. Füge eine der Vorlagen oben ein, ergänze ein Referenzfoto, wenn du eine Bearbeitung willst, und beschreibe, was unverändert bleiben muss. Lade nur Fotos hoch, die dir gehören oder die du bearbeiten darfst, und stelle niemals Minderjährige oder reale Personen ohne deren Einwilligung dar.

1. Beschreibe Motiv, Umgebung, Beleuchtung, Objektiv und Stil in getrennten Satzteilen, so wie es Fibos JSON-Prompts tun.
2. Liste bei Bearbeitungen auf, was unverändert bleiben muss: Gesicht, Pose, Hintergrund und Licht.
3. Halte den Seed fest und ändere pro Durchlauf nur ein Detail, um Ergebnisse zu vergleichen.
4. Gib an, dass alle abgebildeten Personen erwachsen (18+) sind, und bearbeite nur Fotos, an denen du die Rechte hast.

Quellen

• Modellkarte briaai/Fibo-2.0-dev (Hugging Face)
• Release Notes zu Fibo 2 (BRIA-Dokumentation)
• API-Referenz zur Bildbearbeitung (BRIA-Dokumentation)
• Fibo 2 selbst hosten (BRIA-Dokumentation)
• Sicherheit und Transparenz (BRIA-Dokumentation)
• Pull Request zur Unterstützung von Fibo 2.0 (ComfyUI)
• Pull Request zu Bria Fibo 2 (diffusers)
• Paper zu strukturierten Bildbeschreibungen hinter FIBO (arXiv 2511.06876)

Weitere Leitfäden zu unzensierten Bildmodellen

• Midjourney unzensiert
• DALL·E unzensiert
• Stable Diffusion unzensiert
• Flux unzensiert
• Nano Banana unzensiert
• Nano Banana 2 unzensiert
• Nano Banana 2.1 unzensiert
• Nano Banana Pro unzensiert
• Ideogram unzensiert
• Leonardo AI unzensiert
• Seedream unzensiert
• Seedream 5.0 unzensiert
• Krea unzensiert
• Kroma unzensiert
• Qwen-Image unzensiert
• Adobe Firefly unzensiert
• GPT Image 2.5 unzensiert
• Fibo 2.0 Edit Turbo unzensiert
• GPT Image 2 unzensiert
• Text to Image unzensiert
• Z-Image Turbo unzensiert
• Z-Image unzensiert
• FLUX.2 unzensiert
• FLUX.2 [dev] unzensiert
• FLUX.2 [pro] unzensiert
• GPT Image 1.5 unzensiert
• AI Head Swap unzensiert
• AI Cloth Swap unzensiert