FLUX.2とは？高品質・一貫性・柔軟な編集性の全貌と使い方、使ってみた感想を徹底解説

FLUX.2は、Black Forest Labs（BFL）が開発した画像生成AIモデルです。

高性能そうですが、「従来の画像生成AIと何が違うのか」「商用利用や実務でも本当に使えるのか」といった疑問を感じている方も多いのではないでしょうか。

本記事ではFLUX.2の概要から仕組み、特徴、実際に使ってみた所感について解説をします。最後までお読みいただければ、FLUX.2の理解が深まります。ぜひ最後までお読みください！

FLUX.2の概要

FLUX.2は、Black Forest Labsによって開発された最新の画像生成モデル。FLUX.2は従来の画像生成モデルが抱えていた制限を大幅に改善することを目的としています。

本モデルは、デモ用途にとどまらず実務で使用されることを前提として設計されており、複雑な構図、ブランドガイドラインへの準拠、複数画像を基にした一貫性の保持など、プロダクション向けの要件に対応している点が特徴です。

また、同社が掲げる「Open Core」方針のもと、オープンウエイト版とマネージドAPIの双方を提供しています。研究者や開発者、クリエイターが幅広い用途で扱うことが可能。

FLUX.1シリーズで培われた技術を基盤としつつ、精度、制御性、リアリティの向上を重視して開発されており、画像生成だけでなく編集・レイアウト調整・タイポグラフィにも対応する総合的な「ビジュアルインテリジェンス」モデルとして位置づけられています。

生成解像度は最大4メガピクセルに対応し、製品写真や広告制作のような高精細なワークフローにも利用できる仕様です。

FLUX.2の仕組み

FLUX.2は、画像生成と編集を同一のアーキテクチャ内で統合的に扱う設計を採用。

その中心にはlatent flow matching（潜在流マッチング）アーキテクチャがあり、従来の拡散モデルとは異なるアプローチで画像表現を生成・変換します。

Mistral-3 VLMとRectified Flow Transformerの組み合わせ

モデル内部では、Mistral-3 24BパラメータのVision-Language Model（VLM）と、Rectified Flow Transformerが連携します。

両者の連携によって、文章と視覚情報の統合的な処理が可能となり、精密な指示への追従性や構図の統一性に寄与。

マルチリファレンス生成の仕組み

FLUX.2は、最大10枚の参照画像を同時に処理し、それらを統合した新しい画像を生成できます。複数人物の外観保持、製品画像の統一的なスタイル再現、ブランド要素の統合などに利用できる設計です。

このマルチリファレンス処理では、VLMがそれぞれの画像から意味的特徴を抽出し、Transformerが視覚的整合性を保ちながら融合を行います。結果として、キャラクターの同一性やスタイルの一貫性が従来より高いレベルで維持されます。

実際に、マルチリファレンス生成を利用する場合は、プロンプト入力欄左下にある＋マークをクリックし、ダウンロードを選択します。

参照画像を同時に10個まで選べるので、試してみてください。上記はFLUX Playgroundの画面ですが、ComfyUIやほかのプラットフォームでも基本操作は同じです。

改良された潜在空間の再学習

本モデルでは、潜在空間を一から再学習したとされています。その目的は以下の3点のバランス改善です。

• 学習しやすさ
• 生成品質
• 圧縮率

これらは同時達成が難しいとされるテーマですが、FLUX.2では潜在表現の最適化により学習効率を保ちながら画像品質を向上させる設計が採用されています。

テキストレンダリング強化

また、FLUX.2では複雑なタイポグラフィや細かい文字の再現が大幅に改善されており、構造化情報やUIモックアップにも利用できるようになっています。

なお、人気1位の最強画像生成AIツールであるFooocusについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

WEEL

【Fooocus】人気1位の最強画像生成AIツール！使い方・インストール方法～実践まで | WEEL Fooocusは、難しい設定なしで高品質な画像を生成できるオープンソースの画像生成AI。Stable DiffusionとMidjourneyの長所を兼ね備え、無料で商用利用も可能。Colabやローカ…

FLUX.2の特徴

FLUX.2には、制作ワークフローに直結する複数の機能が備わっており、画像生成モデルとしての表現力と操作性が大幅に改善されています。高解像度での編集や、複数素材を扱う制作環境まで幅広く対応する点が特徴です。

FLUX.2は最大10枚の参照画像を扱うことができ、人物・製品・スタイルの統一を求める制作工程に適した構造になっています。参照素材を一度に統合できるため、キャラクターの継続表現やプロダクトラインの統一感を求める用途に向いています。

画像の質感表現は、細部のテクスチャや光の安定性が強化された構造になっており、製品写真やフォトリアルなシーン制作にも対応。素材の材質感や陰影が均整に保たれやすい点が特徴として示されています。

テキストレンダリングの精度が向上しており、細かな文字や複雑なタイポグラフィを含む画像生成にも利用可能。

構造化された指示への追従性も高められています。複数要素を含むプロンプトや、レイアウトの指定を含む指示に対応しやすく、意図に沿った構成の画像生成が行えるよう設計されています。

出力解像度は最大4メガピクセルで、画像編集にも対応しており、高解像度を前提とした広告制作やレイアウト作成にも利用できる仕様です。

FLUX.2は複数モデルから選択可能

FLUX.2には複数のモデルが用意されており、用途に応じて選択できます。

フルマネージドで本番環境向けのAPIモデルから、開発者がローカルで実行できるオープンウエイトモデルまで幅広く展開されている点が特徴です。

特に、FLUX.2[max]は、FLUX.2シリーズの中でも最高品質をうたうフラッグシップモデルとして紹介されています。

Artificial AnalysisのText-to-Imageおよび画像編集のランキングで上位2位に入っていることからも、その性能の高さが伺えますね！

なお、前モデルのFLUX.1について詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

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FLUX.2の料金

FLUX.2は、出力量（解像度 × 枚数）に応じて「メガピクセル（MP）」単位で課金される従量制が基本です。生成画像だけでなく、参照画像も含めた合計のメガピクセル数が料金計算の対象となります。

なお、FLUX.2の料金体系には、以下の共通ルールがあります。

• 課金単位はメガピクセル（1MPは「1024×1024ピクセル」）
• 画像生成・画像参照の解像度は切り上げ計算（次の1MPに切り上げて計算）
• 参照画像は1枚ごとに1MPとして計算される
• 4MPを超える画像は4MPにリサイズされる

モデルや提供元によって単価が異なるため、利用前に確認しておきましょう。

FLUX.2のライセンス

FLUX.2は、APIかオープンウエイトかといった利用形態によって、適用される法的枠組みや商用利用の可否が異なります。

そのため「ライセンス」と「利用規約（Terms）」を分けて理解することが重要です。FLUX.2［dev］は、オープンウエイトとAPIの両方で提供されているため、違いに注意しましょう。

以下では、それぞれのモデルの提供形態や許可されている利用方法について整理していきます。

APIモデルは利用規約に基づき商用利用可能

APIモデル（dev・pro・flex・max・klein）は、モデル自体が提供されるわけではなく、Black Forest LabsがホスティングするAPIを通じてのみ利用するモデルです。

この場合に適用されるのは、FLUX API Service TermsとDeveloper Terms of Serviceといった利用規約であり、Apache 2.0 のような「モデルライセンス」ではありません。

FLUX.2の利用規約のポイント

• API利用者は、モデル自体（重み・アーキテクチャ）を取得・改変・再配布する権利を持たない
• 一方で、APIを通じて生成された出力（画像・編集結果）については、Terms of Serviceに基づき商用利用が許可されている
• 特許権の利用やモデル派生物の作成といった概念は、APIモデルには原則として適用されない

要約すると、APIモデルは商用利用が可能ですが、改変や再配布は不可です。

オープンウエイトモデルはライセンスで条件が異なる

オープンウエイトモデル（dev・klein・VAE）は、モデル自体が配布されるため、ライセンスが明確に存在します。

FLUX.2［dev］とFLUX.2［klein］9Bは、Non-Commercial License（非商用ライセンス）のため、商用利用不可です。ただし、FLUX.2［dev］は別途商用ライセンスを契約することで、商用利用が可能になります。

一方、FLUX.2［klein］4BとFLUX.2［VAE］はApache 2.0に基づいて提供されているので、商用利用・改変・再配布・特許使用が可能です。

＼画像生成AIを商用利用する際はライセンスを確認しましょう／

FLUX.2の実装方法

FLUX.2は、APIを通じて利用する方法と、モデルをダウンロードしてローカルで利用する方法が存在します。

それぞれの利用方法を紹介するので、自分の環境に合ったやり方で試してみてください。

FLUX.2をAPI経由で利用する方法

FLUX.2[pro]とFLUX.2[flex]はBFL Playground、BFL API、およびローンチパートナーから利用可能。

FLUX.2[dev]はFAL、Replicate、Runware、Verda、TogetherAI、Cloudflare、DeepInfraのAPIエンドポイントを介してサンプリングすることできます。

今回はFLUX.2[pro]をBFL Playgroundで試してみます。

アクセスするとサインインを求められるので、チェックマークにチェックを入れてからサインインしましょう。

サインイン後に入力欄赤枠からモデルを選択できます。

あとは入力欄にプロンプトを入力すればOK。実際に生成している様子がこちら。

生成された画像がこちら。

元々、サインイン時に無料クレジット（50クレジット）が付与されているので、今回の生成で残り46クレジットになっています。

FLUX.2をローカルで利用する方法

FLUX.2［dev］は、オープンモデルとして公開されており、十分なGPU性能があれば自宅PCなどのローカル環境で実行可能です。ただし、要求スペックは高いため、生半可なスペックでは対応できません。

【ローカル実行に必要な推奨スペック】

• モデル規模：約32Bパラメータ（モデルファイル容量 約64GB）
• GPU：GeForce RTX 4090／5090クラス推奨
• 実行形式：fp8での最適化実装が前提
• VRAM：24GB以上推奨（環境によっては不足する可能性あり）
  

ComfyUIを使う方法とDiffusersライブラリを使う方法があるので、それぞれの手順を紹介します。

ComfyUIを使った実行（fp8最適化）

NVIDIAおよびComfyUIと共同で公開されているfp8最適化実装を使うことで、FLUX.2［dev］をローカル環境で動かせます。

実装の流れ

1. Hugging Faceから必要なモデルファイルをダウンロード
2. 適切な位置にモデルを保存
3. 公式ワークフローをダウンロード
4. ComfyUIでワークフローを読み込む

上記まで完了すると、FLUX.2用のノード配線がComfyUIで自動的に構築されます。詳しい手順やダウンロードするモデルファイルは、ComfyUIの公式ブログをご覧ください。

Diffusersライブラリでの利用

FLUX.2［dev］は、Hugging FaceのDiffusersライブラリにも対応しており、Python環境から直接推論を行えます。

実装の流れ

1. Python実行環境（CUDA対応GPU環境）を用意する
2. Hugging Faceで公開されているFLUX.2［dev］モデルをダウンロードする
3. Diffusersライブラリをインストールし、FLUX.2対応のパイプラインを読み込む
4. テキストプロンプトや参照画像を入力として設定する
5. GPU上で推論を実行し、画像生成または画像編集を行う

Diffusers経由の実装は、研究用途や検証用途、独自パイプラインへの組み込みといったケースで利用されることが多く、柔軟性は高い一方でGPU要件は厳しめです。詳しい手順は、GitHubの専用ページに記載されています。

なお、Gemini 3.0 Proをベースとした画像生成AIであるNano Banana Proについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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FLUX.2活用事例

FLUX.2は表面のテクスチャや光の当たり方の再現性が向上しており、細かい質感が改善されています。つまり今まで以上にリアリティのある画像を生成できるということなので、FLUX.2の特徴を踏まえたうえでいくつか活用事例を考えてみました。

広告・マーケティング制作

まずは、広告やマーケティング制作です。

FLUX.2では、複数の参照画像を利用してスタイルの統一を保ちながら構図やパターンを展開できるため、ブランドガイドラインに沿った画像を効率的に生成できます。照明条件や全体のトーンを揃えた素材が必要な場面でも扱いやすい構造です。

また、文字・タイポグラフィの再現性を活かして、価格訴求やキャンペーン文言を含むバナーも作りやすく、レイアウト崩れによる作り直しを減らせます。複数案を短時間で出せるため、SNS・広告クリエイティブのABテスト用に、コピーや構図だけを変えたパターンを量産する運用とも相性が良いでしょう。

EC・商品撮影の補完

また、商品画像の一貫性を求めるEC分野では、参照画像を基に複数アングルの統一された商品カットの生成も可能。カラーバリエーションやシーン別の利用例を作成する用途にも向いており、背景統一や影の調整を含む編集にも対応しやすい点が活用しやすいでしょう。

ここではマルチリファレンスが効きやすく、商品写真・ロゴ・パッケージなどを参照にして、色違い・サイズ違い・利用シーン違いのバリエーション展開をスムーズに行えます。

UIデザイン・情報設計

文字や細かな図形の再現性が向上しているため、UIモックアップやインフォグラフィックスの制作にもFLUX.2は利用できます。複雑なレイアウトや情報量の多い構成への対応力があり、複数の指示を含むプロンプトに基づいた画面案の作成も可能です。

UIは「文言だけ差し替えたい」「ボタンの色だけ変えたい」といった修正が多いため、4MP編集のように部分的な調整がしやすい前提だと、レビュー対応の工数削減につながります。

FLUX.2を実際に使ってみた

FLUX.2は複雑な文字を正確に記述できるようなので、文字を入れた画像を生成してみたいと思います。

日本語と英語の二パターンで試してみます。

日本語プロンプトは以下の通りです。

横長の広告バナーを作成する。上部に太めのタイトルを配置し、中央に写真、下部に短いキャッチコピーを配置する。背景は白を基調としたシンプルなデザインにする。タイトルは「新しい毎日をつくる」、キャッチコピーは「あなたの暮らしに、ひとつの選択肢を」。文字は読みやすく、自然な余白で整える。

生成された画像がこちら。

英語のプロンプトがこちら。

Create a wide ad banner. Place a bold title at the top, an image in the center, and a short tagline at the bottom. Use a clean white background. The title should say “Design Your New Days”, and the tagline should say “A simple choice for a better life.” Keep all text readable with proper spacing.

生成された画像がこちらです。

日本語にも対応していそうな感じはしますが、一部惜しい部分もありますね。ただ、かなり正確に文字を記述できているなという印象です。

ただしデザイン性も含めると英語で指示を与えた方がよさそうです。

なお、高品質な画像生成モデルであるQwen2vl-Fluxについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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FLUX.2と他の画像生成AIを比較してみた

文字入りのバナーや表紙、UIモックなど「文字が崩れると困る制作」を重視するなら、FLUX.2が有力候補です。参照画像を複数枚使った一貫性のある生成にも強く、実務で修正の手間を減らせるメリットがあります。

なお、FLUX.2と各画像生成AIを比較したところ、以下のような違いが浮かび上がりました。

• Midjourneyはスタイル表現に強いが、文字組みの制御は工夫が必要
• SD3.5は自由度が高いが、運用設計と環境構築が前提
• FLUX.1は高速生成に対応しているが、文字・タイポグラフィの再現はFLUX.2に劣る

実務で使える高性能な画像生成AIを求めているなら、FLUX.2がおすすめです。

FLUX.2で失敗しにくいプロンプト設計のコツ

FLUX.2は、書き方を少し工夫するだけで生成結果のブレを減らし、修正回数を大きく減らせます。ここでは公式ガイドを踏まえて、失敗しにくいプロンプト設計のコツとすぐ使える実践例をまとめます。

ネガティブプロンプトは書かない

FLUX.2はネガティブプロンプトに対応していないため、「〜しないで」「〜を除外」といった指定は基本的に入れません。

FLUX.2 has no negative prompts. Instead of “no blur,” say “sharp focus throughout.” Instead of “no people,” describe an “empty scene.”（FLUX.2には否定的な指示はありません。「ぼやけを排除」ではなく「全体にシャープな焦点」と表現してください。「人物を排除」ではなく「空の風景」と描写してください。）

引用：FLUX.2 Prompting Guide

代わりに、欲しい状態を肯定文で具体化しましょう。

構造化して「重要な順」に書く

FLUX.2は先頭にある要素ほど重視されやすいため、最初に最重要情報を置くのがコツです。実務では、次の順で組み立てるとブレにくくなります。

1. 目的（何を作るか）
2. 被写体（誰／何）
3. アクション（何をしている）
4. スタイル（媒体・テイスト）
5. 文脈（場所・時間・光・雰囲気）
6. カメラ情報（必要なら）
7. 文字情報（必要なら）

プロンプト例は以下のとおり。

Product photography for e-commerce with white background. Black wristwatch. Shot at a 45-degree angle. Softbox lighting for gentle illumination. High-end product photography. No text included.
（EC用の白背景商品写真。黒い腕時計。斜め45度。ソフトボックスの柔らかい光。高級感のある商品撮影。文字は入れない。）

実際に入力したところ、以下の画像が生成されました。

HEXカラーとJSONで「再現性」を上げる

ブランドカラーを守りたいときは、色名よりHEX指定が安定します。さらに要素が多い制作（インフォグラフィックや複数オブジェクト）では、JSON形式で構造化すると修正もしやすいです。

HEX例

• The logo text is “ACME”.（ロゴのテキストは「ACME」です。）
• The text color is #FF5733.（テキストの色は#FF5733です。）
• The background is hex #1A1A2E.（背景色は16進数で#1A1A2Eです。）

生成された画像がこちら。

JSON例

{

  "scene": "Makeup flat lay on white marble surface, top-down composition, clean and minimal",

  "subjects": [

    {

      "description": "eyeshadow palette as the main subject, open lid, modern rectangular case, realistic texture",

      "colors": ["#E91E63", "#9C27B0", "#673AB7", "#3F51B5"]

    },

    {

      "description": "makeup brush placed diagonally near the palette, subtle presence, neutral handle",

      "colors": ["#2B2B2B", "#C0C0C0"]

    }

  ],

  "style": "high-end beauty product photography, sharp focus, natural color, no text",

  "lighting": "soft diffused overhead lighting, gentle shadow, no harsh reflections"

}

実際に生成された画像がこちら。

マルチリファレンス時は「役割」だけ書く

参照画像を使う場合、画像側が見た目の情報を多く持っています。そのため、プロンプトでは「見た目の説明」を盛りすぎず、各参照の役割とどう合成したいかを明確に指示しましょう。

今回は、FLUX.2で事前に作成した黒い腕時計とロゴを組み合わせて、画像生成してみます。

Use image1 as the watch reference and image2 as the logo reference. Keep the watch shape, materials, and colors exactly the same as image1. Place the logo from image2 on the watch dial at the 12 o’clock position. Make the logo a realistic dial print (or subtle engraving), perfectly centered, aligned, crisp, and not warped. Keep the lighting, reflections, and overall composition unchanged, and do not add or remove anything else.
（画像1を時計の参照画像として、画像2をロゴの参照画像として使用してください。時計の形状、材質、色は画像1と完全に同一に保ってください。画像2のロゴを時計文字盤の12時位置に配置してください。ロゴはリアルな文字盤印刷（または控えめな彫刻）のように、完璧に中央揃えで、歪みなく鮮明に配置してください。照明、反射、全体の構図は変更せず、他の要素の追加・削除は行わないでください。）

実際に生成された画像がこちら。

黒い腕時計とロゴが見事に組み合わさり、自然な商品画像になっていますね！

なお、FLUX.2 [dev] Turboについて詳しく知りたい方は、以下の記事もご確認ください。

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FLUX.2に関するよくある質問

まとめ

本記事ではFLUX.2の概要や仕組み、特徴、実際に使ってみた所感を解説しました。

日本語の描画は一部惜しい部分もありますが、テキストを入れない画像生成であればかなりリアリティの高い画像を生成できます。今後は広告やSNSなどの運用にも活用できるのではないでしょうか。

最後に

いかがだったでしょうか？

生成モデルの活用は、制作業務や分析領域など多くの現場で実用段階に入りつつあります。弊社では、目的に応じたモデル選定や導入ステップの整理を支援していますので、まずはご相談ください。

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