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【closerAI ComfyUI】flux2 klein的千姿百态及视角控制的解决方案，换姿势，换视角的极致生成以及一些思考
大家好，我是Jimmy。
flux2 klein出来几天了，连续围绕它也介绍了不少。特别在前一篇：【closerAI ComfyUI】黑森林官方出手，FLUX.2 klein模型的提示词写作指南！自然语言描述，所写所得，方法用对画质提升中提及到的提示词优化中，提及到结合我开发的closerAI 3Dpose节点来实现人物的姿势改变，不少小伙伴问工作流在哪，在网站上没找着。
其实直接像qwenEdit2511流一样接上就3D pose节点就行了。既然这么多人问，我就直接安排下，下面将介绍下姿势与视角变更的玩法，再分享下一些思考。
其实玩法有很多。将3D pose节点接上视角控制节点，实现图像的主体姿势改变同时变更图像视角。
我们先看下效果：
具体工作流如下：
以下是closerAI closerAI flux2klein 自定义姿势+视角控制工作流：
工作流主要分两个部分，第一次是改变姿势，第二是改变视角。使用GGUF模型，我在：【closerAI ComfyUI】快就一个字！FLUX2 klein的极速生图与图像编辑解决方案！又快又稳，一个开源界图像生成的综合模型的极致用法 这篇文章详细介绍了如何使用GGUF的模型。
具体如下：
在flux2 klein的双图编辑工作流，在第二张中接入closerAI 3Dpose节点：
打开编辑器：
编辑姿势后截图拍照。
接入DWpose预处理：
提示词写：
然后执行工作流，它就会生成对应姿势的图：
然后将结果接入第二个流程中，
提示词使用closerAI视角控制节点来：这个节点的功能是将3D加载器中可视化调整完的相机参数接入转化成自然语言提示词。
然后执行工作流，生成。
最后组合下图片：
本身flux.2 klein蒸馏版本就是主打一个快字。整个流下来，30秒~60秒区间内。
剩下的就是在closerAI 3D pose中编辑姿势，改变视角来玩。
关于flux2 klein的一些思考
这几天我看过对这个模型的最有意思的评论：“典型的小厂被大厂按在地上摩擦。”
是吗？FLUX.2 [klein] 打破了图像生成领域“高质量”与“低延迟”不可兼得的僵局。快且质量高，让人回到了SDXL时代秒出时代。同时它是一个综合模型，文生+编辑。这应该是开源路上在速度与质量上目前是最优答案了。
1. 不同点：架构与技术特征
| 特性 | FLUX.2 [klein] 9B | Qwen-Image / 其他主流模型 |
|---|---|---|
| 核心架构 | 9B 参数的 Rectified Flow Transformer | 多为 MMDiT（Qwen）或标准 Latent Diffusion |
| 文本编码器 | 采用 8B Qwen3 文本嵌入器 | 多采用 CLIP + T5 (FLUX.1) 或 Qwen2-VL |
| 统一性 | 原生统一 文生图与图生图（多参考编辑） | 通常需要特定的 Adapter 或控制插件（如 ControlNet） |
| 推理效率 | 经过 Step-distillation，仅需 4 步即可出图 | Qwen 等模型通常需要 20-50 步或依赖 Lightning LoRA |
| 硬件门槛 | 9B GGUF 量化版可在 16GB-24GB VRAM 运行 | 类似质量的模型通常需要更高 VRAM 或牺牲速度 |
2. 优点：速度与交互的革命
- 亚秒级实时交互（极致速度）： 在现代硬件（如 RTX 4090）上，端到端推理时间可缩短至 1 秒以内（Distilled 版仅需 0.5s 左右）。这种“所见即所得”的速度让它非常适合实时绘图应用。
- 卓越的编辑能力： 相比 Qwen-Image，Klein 9B 在多参考图生图（Multi-reference Editing）上表现更强。它能精准保留参考图的特征并根据文本无缝修改，而不会出现明显的拼接感。
- 帕累托最优（质量/效率比）： 它被定义为处于质量与延迟的“帕累托边界”上。9B 的体积达到了 5 倍于其尺寸模型的质量水平，尤其在光影、构图和真实感上优于许多轻量化模型。
- 生态兼容性： 提供了 GGUF 格式支持（如 Unsloth 动态量化版），使其在 ComfyUI 和低显存设备上的部署门槛大幅降低。
3. 缺点：小型化的代价
- 文本渲染上限： 尽管使用了 8B 的 Qwen3 嵌入器，但在处理极长、极其复杂的排版或生僻字时，可能仍略逊于全尺寸的 FLUX.2 Pro 或专门针对文档优化的 Qwen-Image。
- 细节丰富度： 在极端细节（如瞳孔纹理、极远景细节）上，相比 30B+ 参数的大模型仍有物理意义上的差距。
- 对提示词敏感： 相比 Qwen 的“直白”理解，Klein 模型对 Prompt 的结构（Subject-Environment-Style）有一定要求，提示词质量直接决定了它是否会产生畸变。
- 面部一致性： 部分社区反馈显示，它在保持特定人物面部特征的一致性上，有时不如 Qwen Edit 稳定。
4. 意义与价值
- 开启“交互式视觉智能”时代： 此前 AI 绘图更像“开盲盒”（等 10 秒看结果），而 Klein 让 AI 绘图更像“绘画工具”（实时笔触响应）。这为实时视频生成、VR/AR 实时渲染提供了可能。
- 推动边缘端生产力： 让中端显卡（如 RTX 4070）也能跑出商业级画质，意味着中小企业和个人创作者无需昂贵的 A100/H100 算力。
- 编辑与生成的闭环： 通过一个统一的模型解决生成与修图两个任务，简化了开发者的集成工作流，是生成式 AI 向实用工具转化的重要一步。
存在即合理，同时在我看来，能降低使用门槛和提升质量的模型，在速度与质量间找到平衡的才是一个技术路线好且亲民的可持续化迭代使用的模型。大众化、易上手、速度快，质量好，这不仅是对模型本身的要求，更是民心所在，得民心者，可能得天下。国内开源模型我觉得还能在这条路上再优化，兼顾下速度与质量。毕竟跑三四分钟一张图，8~10分钟几秒的视频还可能需要抽卡，这相对而言效率还是低了。如果这个权衡得好，甚至可打闭源产品。技术迭代永无止境，借鉴学习相互进步。
小弟浅学，比较主观，不喜勿喷。
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以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI flux2klein 自定义姿势+视角控制工作流流的介绍，当然，也可以在我们closerAI会员站上获取(查看原文)。
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>/ 作者：JimmyMo
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