flux2-klein-prompting

FLUX.2 [klein] — Prompt Engineering Guide

Core principle: prose, not tags

Official BFL prompting guide requires connected prose, not keyword lists. Write: who/what is in the image, where, in what style, materials/light/camera, and — for editing — what must remain unchanged.

---

Model variants quick reference

9B uses Qwen3 8B text embedder → solid multilingual support (Russian works natively).

---

Prompt structure

T2I (text-to-image)

1. Subject — who/what, key attributes
2. Scene/context — where, time of day, surroundings
3. Composition — framing, angle, background
4. Light/materials — source, softness, reflections, texture
5. Style/genre — photorealism, illustration, catalog, poster, UI
6. Text in image (if needed) — exact string in quotes + position/font

Edit (I2I, no mask)

1. Base anchor — "This exact image but…"
2. What to change — object / background / text / color / material
3. What to preserve — face, lighting, style, perspective, brand elements
4. Multi-reference — reference by "image 2 / image 3", keep prompt concise

---

Key rules

Text in image → always in straight quotes, specify position. Without this: garbled glyphs.

Заголовок: "ТОЧНЫЙ ТЕКСТ". Шрифт жирный гротеск, ровный кернинг. Других надписей не добавлять.

Negatives → positives → don't say "don't change X", say "preserve X"

❌ "не меняй освещение"
✅ "Сохрани освещение, перспективу и лицо"

Multi-reference → simplify text, use explicit indexing

"Возьми персонажа из image 2 и помести рядом с объектом из image 1."

Distilled for previews, Base for finals

---

Ready-to-use templates (Russian)

Photorealistic object

Фотореалистичная предметная фотография [объект] на [фон], ракурс [сверху/на уровне глаз/крупный план], мягкий студийный свет, реалистичные материалы и фактуры, аккуратные тени, высокая детализация. Без логотипов и водяных знаков.

Product mockup / e-commerce

Каталожный product shot: [товар] в центре кадра, фон [описание], чистая композиция, цвет товара строго [HEX или словом], реалистичные отражения, нейтральный стиль, как для e-commerce.

Logo / icon

Минималистичная иконка: [смысл/символ], плоский дизайн, 2–3 цвета, чёткий силуэт, без мелких деталей. Без текста.

Character design

Персонаж: [кто], внешний вид: [рост/пропорции/одежда], выражение лица [эмоция], стиль [аниме/3D/иллюстрация], палитра [цвета], фон простой. Сохранить узнаваемость: [признак 1], [признак 2].

Sticker pack (6 emotions)

Набор стикеров одного персонажа (6 штук): радость, злость, удивление, смущение, сон, восторг. Единый стиль, толстый контур, яркая палитра, прозрачный фон, без текста.

Poster with readable text

Постер [стиль]. Вверху крупный заголовок: "ТОЧНЫЙ ТЕКСТ". Шрифт: жирный гротеск, ровный кернинг, читаемо. Ниже подзаголовок: "Ещё одна строка". Остальные надписи не добавлять.

UI mockup (mobile)

UI‑мокап мобильного приложения [тематика]. 3 экрана в одной сетке. Читаемые заголовки на русском в кавычках: "[Экран 1]", "[Экран 2]", "[Экран 3]". Минималистичная дизайн‑система, много воздуха, аккуратная типографика, без лишнего декоративного шума.

Seamless texture

Бесшовная текстура (seamless): [материал], равномерное освещение, без объектов, без текста, высокая детализация, натуральные вариации, без резких пятен.

Edit: replace / recolor / swap background

Это то же изображение, но: [что изменить]. Сохрани: [освещение / перспектива / лицо / композиция / стиль]. Сделай результат фотореалистичным и согласованным по теням и отражениям.

Edit: add text to sign/label

Это то же изображение, но добавь на [табличку/вывеску] точный текст: "[ТЕКСТ]". Сохрани стиль таблички, фон и освещение. Текст должен быть читаемым. Больше текста не добавляй.

Edit: multi-reference character swap

Это то же изображение, но возьми персонажа из image 2 и помести рядом с персонажем из image 1. Сохрани реалистичные тени, масштаб и общую атмосферу сцены.

---

API parameters

Recommended defaults (from official BFL HF Spaces)

BFL API constraints (klein endpoints)

• steps / guidance not exposed in klein API (unlike flex) — control via prompt + seed + resolution
• Input: min 64×64, max 4MP (2048×2048), recommended ≤2MP
• Output always multiple of 16; input auto-resized to ×16
• Up to 4 reference images via API
• Result is a signed URL valid 10 minutes — download immediately

Available API fields (klein)

prompt, input_image, input_image_2..4, seed, width, height, safety_tolerance, output_format, webhook

---

Python: BFL API (async polling)

import os, time, requests

BFL_API_KEY = os.environ["BFL_API_KEY"]

# 1. Create task
create = requests.post(
    "https://api.bfl.ai/v1/flux-2-klein-4b",
    headers={"x-key": BFL_API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "prompt": 'Это то же изображение, но добавь на вывеску текст "ОТКРЫТО". '
                  "Сохрани фон, освещение и перспективу. Больше текста не добавляй.",
        "input_image": "https://example.com/your-image.png",
        "seed": 42,
        "output_format": "png",
    },
    timeout=60,
)
task = create.json()

# 2. Poll until ready
while True:
    time.sleep(0.5)
    data = requests.get(task["polling_url"], headers={"x-key": BFL_API_KEY}).json()
    if data["status"] == "Ready":
        print("Done:", data["result"]["sample"])  # signed URL
        break
    if data["status"] in ("Error", "Failed"):
        raise RuntimeError(data)

Python: local Diffusers

import torch
from PIL import Image
from diffusers import Flux2KleinPipeline

pipe = Flux2KleinPipeline.from_pretrained(
    "black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

# T2I
image = pipe(
    prompt='Постер "КОФЕ". Жирный гротеск, ровный кернинг, без других надписей.',
    height=1024, width=1024,
    guidance_scale=1.0, num_inference_steps=4,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]

# Edit (I2I)
base = Image.open("input.png").convert("RGB").resize((1024, 1024))
edited = pipe(
    prompt="Это то же изображение, но замени фон на светлую кухню. "
           "Сохрани объект, освещение и перспективу.",
    image=[base],
    height=1024, width=1024,
    guidance_scale=1.0, num_inference_steps=4,
).images[0]

---

Troubleshooting

---

Iteration workflow

1. Write scene in prose (one paragraph)
2. Quick preview → Distilled 4 steps
3. Fix seed, pick 1–2 best directions
4. Refine prompt: add specifics, quote text, remove filler adjectives
5. Edit iterations: one change per step, always state what to preserve
6. Switch to Base (50 steps) once composition is stable

---

Quality metrics (for A/B testing)

• CLIPScore — prompt↔image alignment (reference-free)
• FID — realism vs real image distribution
• Human rating — separate scales for: (a) prompt adherence, (b) quality/realism, (c) text readability, (d) preservation of unchanged parts in edit

---

Official sources

• Model page: https://bfl.ai/models/flux-2-klein
• Prompting guide: https://docs.bfl.ml/guides/prompting_guide_flux2_klein
• Image editing guide: https://docs.bfl.ai/flux_2/flux2_image_editing
• API reference 4B: https://docs.bfl.ai/api-reference/models/generate-or-edit-an-image-with-flux2-%5Bklein-4b%5D
• HF model card 4B: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B
• HF model card 9B: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B