Uncensored FLUX.2 [dev]：Flux 2 Dev のローカル構築、LoRA、プロンプト

FLUX [dev]の概要

開発元

Black Forest Labs

リリース

2025年11月25日

サイズ

32Bのrectified flow transformer

テキストエンコーダー

Mistral 3 Small視覚言語モデル

最大出力

最大4メガピクセル

参照画像

最大6枚を推奨

オープンウェイト？

あり、FLUX非商用ライセンス

無検閲？

いいえ、NSFWフィルターとIPフィルターを同梱

FLUX [dev] とは？

Black Forest Labsは2025年11月25日、ホスト型の[pro]と[flex]ティアとともにFLUX [dev]を公開しました。32Bパラメータのrectified flow transformerで、BFLの公開発表ではMistral-3 24Bの視覚言語モデルと組み合わされていると説明されています。BFLはこれらの数字の内訳を示していないため、32Bは純粋な拡散トランスフォーマーのパラメータ数ではなく、代表的なサイズとして捉えてください。同じチェックポイントでテキストからの画像生成と編集を行い、推奨される参照画像は最大6枚、HEXカラーとJSONプロンプトに従い、最大4メガピクセルで出力します。BFLは自社APIで[dev]を提供しておらず、FLUX [dev] Non-Commercial License v2.0のもとで、ローカルまたはサードパーティのホスト経由で実行します。

無修正の FLUX [dev] が求められる理由

オープンウェイトであることから、無検閲のFLUX.2 [dev]はダウンロード1つで手に入ると思われがちですが、そうではありません。モデルカードにはリポジトリにNSFWフィルターとIPフィルターが同梱されていると記載されています。ライセンスは出力を共有する前にコンテンツフィルターまたは手動確認を求め、法律で義務付けられている場合は出力がAI生成であることの開示が必要です。さらにBFLの利用ポリシーは、同意のない性的画像、未成年者を含む性的コンテンツ、実在の人物の性的画像を禁止しています。BFLによる無検閲版FLUX.2 [dev]は存在せず、広く使われている完全なコミュニティ版チェックポイントもありません。無検閲で生成したいなら、このサイトで可能です。Spicy AIは[dev]をホストしていませんが、合法なコンテンツを作る成人向けに類似した無検閲画像生成ツールを提供しています。

FLUX.2 [dev]とFLUX.1 [dev]：何が変わったか

FLUX.1 [dev]は2024年に最も広く使われたオープン画像ベースで、FLUX.2 [dev]はその直接の後継です。新モデルは約2.7倍大きく（32B対12B）、T5とCLIPの代わりにMistral-3 24Bの視覚言語モデルでプロンプトを読み、テキストからの生成と複数参照画像の編集を1つのファイルで行います。FLUX.1ではKontextやFillの別モデルが必要でした。その代償はハードウェアと移行の手間です。

• 良くなった点：複数参照画像の編集、HEXカラー、JSONプロンプト、文字描画、最大4MP出力。
• 重くなった点：FLUX.1 [dev]はFP8なら多くの24GBカードに収まったが、FLUX.2 [dev]は一般向けGPUではFP8・GGUF・NVFP4版とオフロードがほぼ必須。
• 互換性なし：FLUX.1のLoRAやControlNetは新アーキテクチャで読み込めず、再学習が必要。
• 変わらない点：非商用ライセンスのオープンウェイト、内蔵の安全フィルター、公式の無検閲版がないこと。

FLUX [dev]のVRAM：必要なハードウェア

最大の障壁はメモリです。公開時に最も明確な数値を示したのはNVIDIAとComfyUIでした。BF16のフルモデルの読み込みには約90GBのVRAMが必要で、低VRAMモードでも約64GBが必要です。NVIDIAがBFLと共同で用意したFP8版では、必要量が約40%削減されます。ComfyUIは高解像度には24GB以上を推奨しており、ウェイトの一部をシステムRAMにストリーミングできます。つまりRTX 4090のような24GBのカードでもFlux 2 Devは動きますが、FP8または4ビットのウェイトとオフロードが必要で、ホスト型ティアより遅くなります。4MPのレンダリングをフルスピードで行えるとは期待しないでください。

数値はNVIDIAとComfyUIの公開時の記事によるもの。実際の使用量は解像度、参照画像、オフロード設定によって変わります。

Flux 2 Dev のFP8、GGUF、NVFP4、4ビット版

コミュニティは、ほぼあらゆるメモリ容量に合わせてモデルをパッケージ化しています。GPUで選びましょう。NVFP4はRTX 50シリーズ向け、FP8は最近のほとんどのRTXカードに適し、GGUFならさらに少ないメモリで動かせます（Q8が最もオリジナルに近く、Q5とQ4は多少の品質低下と引き換えにメモリをさらに節約）。以下の月間ダウンロード数は2026年10月時点のHugging Faceのスナップショットです。普及度を示すもので品質を示すものではないため、同じプロンプトとシードで比較してください。

再パッケージ・量子化されたファイルはBFLのオリジナルウェイトではありませんが、FLUX非商用ライセンスは引き続き適用されます。

FLUX [dev]のComfyUIワークフロー：ファイルと手順

ComfyUIは公開当日から対応しており、Comfy-Orgのパッケージが最も簡単な出発点です。モデルは拡散モデルファイル、テキストエンコーダー、VAEに分かれ、ステップ数を減らすためのTurbo LoRAもオプションで用意されています。代替手段はdiffusersで、モデルカードにはRTX 4090で動作する、リモートテキストエンコーダーを使った4ビットbitsandbytesパイプラインが紹介されています。

• 1. flux2_dev_fp8mixedをdiffusion modelsフォルダにダウンロードします。
• 2. mistral_3_small_flux2テキストエンコーダーをFP8で追加します。メモリが厳しい場合はFP4を使います。
• 3. flux2-vaeをVAEフォルダに追加します。
• 4. ComfyUIのワークフローブラウザからFLUX.2テンプレートを読み込み、参照画像を接続します。
• 5. オプション：Flux2Turbo LoRAを読み込んでステップ数を下げ、ガイダンスを再調整します。
• 6. まず約1MPでレンダリングし、プロンプトがうまくいってから高解像度に移行します。

FLUX [dev]のLoRA学習とファインチューニング

ホスト型ティアではなく[dev]が選ばれる最大の理由は32Bのベースモデルで、スタイル、キャラクター、商品を学習させられます。2026年10月時点で、Hugging Faceのモデルツリーにはこのモデルをベースにしたアダプター80、ファインチューン39、量子化版17、Spaces 100が掲載されていました。一般的な追加要素は、Flux2Turboなどの高速化LoRA、ControlNet Unionによる構造制御、そしてスタイルやキャラクターのLoRAです。自分が所有する、または使用の同意を得た画像で学習し、キャプションは一貫させ、大きくする前に中程度のランクで試しましょう。ライセンス上の重要点は2つです。LoRAやファインチューンを配布する場合は、ライセンスと帰属表示を引き継ぎ、モデルを改変したことを明記する必要があります。また、その出力を使ってFLUX [dev]と競合するモデルを学習させてはいけません。

• スタイルLoRA：1つのルックで多様な画像を20〜40枚。キャプションはスタイル名ではなく内容を記述。
• キャラクターLoRA：一貫した成人の被写体、複数のアングルと衣装、固有のトリガーワード。
• 速度：Turbo LoRAでステップ数を削減。用途に対して細部やテキストの品質が保たれるか確認。
• 構造：ControlNet Unionでポーズ、深度、エッジによるガイドを追加。

FLUX [dev]はオープンソース？ウェイトと出力の違い

FLUX [dev]はオープンウェイトですが、OSIの定義によるオープンソースではありません。ウェイトとあらゆる派生モデルはFLUX [dev] Non-Commercial License v2.0のもとで非商用に限られ、モデルを商用や本番で使うにはBFLとの別途ライセンスが必要です。画像の扱いは異なります。ライセンスの第2条(d)では、競合モデルの学習に使わない限り、出力は商用を含むあらゆる目的に使用できるとされています。ライセンスはさらに、コンテンツフィルターまたは人による確認、法律で義務付けられる場合のAI生成の開示、BFLによる推奨を示唆しないことを求めています。商用利用の前には弁護士に確認してください。

• ウェイトとファインチューン：BFLの商用ライセンスがない限り非商用。
• 生成画像：競合モデルの学習を除き、あらゆる目的に使用可能。
• 完全にオープンなモデルが必要な場合：[klein] 4BはApache 2.0、[klein] 9Bは[dev]と同じ非商用ライセンスです。

FLUX [dev]と[klein]：どちらのオープンモデルを動かすか

どちらも同じファミリーのオープンなチェックポイントなので、選択はハードウェア、速度、ライセンスで決まります。[dev]は最高品質と最も充実したLoRAエコシステムを備えますが、大量のメモリが必要です。[klein]は約13GBのVRAMで動く4ステップの蒸留モデルです。プロンプトのアップサンプリングがないため、詳細なプロンプトを書きましょう。

Flux 2 Dev プロンプトガイドとテンプレート

ローカルモデルは長く具体的なプロンプトほど良い結果を返します。被写体、ポーズ、舞台、光、カメラ、スタイルの順に記述し、正確なテキストは引用符で囲み、色はHEXコードで指定します。参照画像は6枚以下に抑え、それぞれに役割を割り当てます。解像度を変えたりTurbo LoRAを追加したりするときは、同じシードで再テストして変化を確認しましょう。

Uncensored FLUX.2 [dev]：存在するもの、しないもの

無検閲のFLUX.2 [dev]を検索すると、たいてい[klein]のプロジェクトにたどり着きます。2026年10月のHugging Faceでの検索では、[dev]専用のものはダウンロード記録のない実験的なabliterated Mistralテキストエンコーダーだけで、広く採用されている完全な無検閲[dev]チェックポイントは見つかりませんでした。これはスナップショットであり、存在しないことの証明ではありません。無検閲のQwen3テキストエンコーダーやKlein Base 9Bチェックポイントなど、より大きなコミュニティの取り組みは、小型の[klein]モデルを対象としています。いずれも非公式でBFLによる検証はなく、そのライセンスと利用ポリシーに拘束されます。未成年者は不可、実在の人物は同意なしでは不可、C2PAや透かしの除去も不可です。当サイトでは派生版へのリンクやフィルターの解除方法は掲載していません。

Spicy AIでFLUX [dev]風の画像をオンライン生成

24GBのGPUを持っていない場合や、アイデアを試したいだけの場合は、ブラウザで作るほうが早いです。Spicy AI自体は[dev]を実行していないため、見た目は異なります。

• 1. ページ上部のボタンから画像生成ツールを開きます。
• 2. 上のテンプレートを貼り付け、角括弧の部分を記入します。
• 3. オプション：自分が所有する、または使用の同意を得た参照写真を追加します。
• 4. 生成して比較し、試行ごとに1か所ずつ変更します。
• 5. 登場人物はすべて成人（18歳以上）にしてください。

FLUX [dev] 風に仕上げるプロンプトのコツ

1. GGUFやNVFP4を試す前に、Comfy-OrgのFP8パッケージから始めましょう。
2. プロンプトがうまくいくまでは約1MPでレンダリングし、その後解像度を上げましょう。
3. Turbo LoRAを追加したら、そのたびにステップ数とガイダンスを再調整しましょう。
4. BFLの商用ライセンスがない限り、ウェイトは非商用で使いましょう。
5. 登場人物はすべて成人（18歳以上）として描写し、実在の人物を同意なしに学習やプロンプトに使わないでください。

出典

• FLUX [dev]モデルカード（Hugging Face）
• FLUX.2の公開発表（Black Forest Labs）
• FLUX [dev] Non-Commercial License v2.0
• NVIDIA：RTX GPU向けに最適化されたFLUX.2
• ComfyUI：FLUX.2の公開当日対応
• Comfy-OrgのFLUX [dev]パッケージ（Hugging Face）
• FLUX.2概要（BFLドキュメント）

その他の無修正 AI 画像モデル

• uncensored flux 2
• uncensored flux
• 無修正 Midjourney
• 無修正 DALL·E
• 無修正 Stable Diffusion
• 無修正 Flux
• 無修正 Nano Banana
• 無修正 Nano Banana 2
• 無修正 Nano Banana 2.1
• 無修正 Ideogram
• 無修正 Leonardo AI
• 無修正 Seedream
• 無修正 Seedream 5.0
• 無修正 Krea
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• 無修正 Qwen-Image
• 無修正 Adobe Firefly
• 無修正 GPT Image 2.5
• 無修正 Text to Image
• 無修正 Z-Image Turbo
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• 無修正 FLUX.2 [pro]
• 無修正 GPT Image 1.5