Agentskillz Logo

prime-skills/runcomfy-agent-skills / flux-2-klein

flux-2-klein

Установки
408,322
Автор
prime-skills/runcomfy-agent-skills

Flux 2 Klein — дистиллированная модель для генерации изображений

Установить скилл

npx skills add https://github.com/prime-skills/runcomfy-agent-skills --skill flux-2-klein

Аудит безопасности

Gen Agent Trust Hub

pass

The skill provides instructions for image generation via the RunComfy platform's official CLI tool. While the functionality is standard for image-generation tasks, it includes an inherent attack surface for indirect prompt injection or command injection if user-provided prompts are not meticulously escaped during the construction of shell commands.

Audited: 7/13/2026, 4:11:05 AM

Socket

pass

No alerts

Audited: 7/13/2026, 4:11:02 AM

Snyk

pass

Risk: LOW · No issues

Audited: 7/13/2026, 4:10:39 AM

Промпт скилла

Flux 2 Klein — Pro Pack on RunComfy

runcomfy.com · 9B model · 4B model · GitHub

Black Forest Labs' Flux 2 Klein (the distilled, low-latency variant of Flux 2) hosted on the RunComfy Model API — no API key, async REST.

npx skills add agentspace-so/runcomfy-skills --skill flux-2-klein -g

When to pick this model (vs siblings)

Flux 2 Klein's distinct strength is latency-first creative iteration: sub-second feedback enables live art-direction sessions and rapid product visualization that batch-style models can't sustain. Pick it when iteration speed matters more than ceiling resolution.

You wantUse
Real-time / live art-direction sessionsFlux 2 Klein 4B
Fast iteration with strong detail at the endFlux 2 Klein 9B
Multi-reference brand styling with consistent looksFlux 2 Klein
2K–4K hero images, max resolutionSeedream 5
Maximum prompt adherence + extreme detailFlux 2 Pro
Embedded text, logos, multilingual signageGPT Image 2
Hyperrealistic portraitNano Banana Pro

If the user said "Flux 2 Klein" / "BFL Klein" / "flux klein" explicitly, route here regardless. If they said "Flux 2" generically, ask whether they want Klein (fast) or Pro (max quality) before defaulting.

Prerequisites

  1. RunComfy CLI — npm i -g @runcomfy/cli
  2. RunComfy account — runcomfy login opens a browser device-code flow.
  3. CI / containers — set RUNCOMFY_TOKEN=<token> instead of runcomfy login.

Endpoints + input schema

Two variants, same endpoint shape, same prompt grammar.

blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image

The fidelity-first variant. Use for polish / final output.

FieldTypeRequiredDefaultNotes
promptstringyes—Up to ~512 tokens. Longer degrades.
stepsintno254–50. Step-distilled architecture — 4–8 enough for concepting; ~25 for polish; >25 buys little.
widthintno1024512–1536 typical. Aspect ratio capped at 16:9, max ~2K total.
heightintno1024Match width's aspect intent.

blackforestlabs/flux-2-klein/4b/text-to-image

The latency-first variant. Sub-second 4-step inference. Use for live iteration / concepting.

Same field set as 9B. Default steps is effectively 4 — the variant is built for that step count.

Reference images (both variants)

Up to 4 simultaneous reference images are supported on the same endpoint for style transfer / guided composition. The exact field name in the JSON body is documented on the model's API tab — pass it through the CLI verbatim. Reference-image use enables editing-style workflows without a separate /edit endpoint.

How to invoke

Fast concepting (4B, sub-second):

runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/4b/text-to-image \
  --input '{"prompt": "<user prompt>"}' \
  --output-dir <absolute/path>

Polish / final (9B, ~25 steps):

runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image \
  --input '{
    "prompt": "<user prompt>",
    "steps": 25,
    "width": 1024,
    "height": 1024
  }' \
  --output-dir <absolute/path>

Wide-format poster:

runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image \
  --input '{"prompt": "<user prompt>", "width": 1536, "height": 864}' \
  --output-dir <absolute/path>

The CLI submits, polls every 2s until terminal, then downloads any *.runcomfy.net / *.runcomfy.com URL from the result into --output-dir. Stdout is the result JSON. Stderr is progress.

For pipe-friendly usage:

runcomfy --output json run blackforestlabs/flux-2-klein/4b/text-to-image \
  --input '{"prompt":"..."}' --no-wait | jq -r .request_id

Prompting — what actually works

These are model-specific patterns that empirically improve output quality.

Subject-first declarative grammar. The structure Flux 2 Klein was trained on is "Subject + action + scene + style + lighting + camera + quality". Front-load the subject; trail with directives. Example: "A vibrant hummingbird mid-flight sipping nectar from a bright pink hibiscus, iridescent feathers in morning sun, soft bokeh tropical garden, macro photography, razor-sharp detail, cinematic lighting".

Specificity wins over flowery language. "4k product photo, softbox lighting, reflective table, 35mm, f/2.8" guides predictably. "A really pretty product image" doesn't.

Step-count by phase.

  • Concepting: 4–8 steps on the 4B variant — sub-second feedback for live exploration.
  • Refinement: 8–15 steps still on 4B, locking in subject + framing.
  • Polish: ~25 steps on the 9B variant — texture, microdetail, fine typography.

Multi-reference alignment. When passing reference images, keep their aesthetics aligned. Mixing a watercolor + a photoreal + a 3D render in the same call confuses the editor. Pick one consistent visual register across all refs.

Conditional edits: state what stays, then what changes. "Same composition and lighting as reference, but change the background from beach to mountain studio." This pattern holds composition stable.

For text rendering (Klein has the 8B Qwen3 embedder, decent but not GPT Image 2 territory): add "crisp typography, high-contrast label" and bump steps to ~25 if the text comes out soft. For heavy in-image text or multilingual rendering, route to GPT Image 2 instead.

Anti-patterns:

  • Don't conflict adjectives. "minimalist + ornate" cancels.
  • Don't exceed ~512 tokens. The model degrades, doesn't truncate gracefully.
  • Don't ask for 4K — the model's resolution ceiling is ~2K.
  • Don't ask for ultra-wide (>16:9) — the model crops.

Where it shines

Use caseWhy Flux 2 Klein
Live art-direction sessionsSub-second feedback (4B) enables real-time iteration
Interactive product visualizationFast UI previews and product comps without batch waits
Multi-reference brand stylingStrong style consistency across references for unified asset packs
Rapid concepting → polish workflow4B for exploration, 9B for the final pass — same prompt grammar throughout
Consumer-GPU-friendly inference4B variant runs on modest hardware; relevant for self-host comparisons but RunComfy-hosted is fine

Sample prompts (verified to produce strong results)

From the model page (BFL example):

A vibrant hummingbird mid-flight sipping nectar from a bright pink hibiscus
flower, iridescent emerald and sapphire feathers catching the morning sun,
soft bokeh tropical garden background, macro photography, razor-sharp
detail, cinematic lighting

Product-photo pattern:

A matte ceramic mug on a reclaimed-wood table, soft northern window light
from the left, shallow depth of field, 50mm prime, f/2.0, neutral
background, e-commerce ready, 4K product photography

Brand-consistent pair (multi-ref):

Same composition and lighting as the reference image, but the bottle
label is now blue with white sans-serif typography reading "AURA";
keep the bottle silhouette, table, and shadow exactly as in the reference

Limitations

  • Resolution ceiling ~2K — for higher native res, route to Seedream 5.
  • Aspect ratio cap 16:9 — extreme wide/tall ratios get cropped.
  • Prompt cap ~512 tokens — longer degrades quality; doesn't truncate gracefully.
  • Reference image cap 4 — more than 4 increases latency and dilutes guidance.
  • Text rendering — the 8B Qwen3 embedder helps but GPT Image 2 still wins for embedded text precision.

Exit codes

The runcomfy CLI uses sysexits-style codes:

codemeaning
0success
64bad CLI args
65bad input JSON / schema mismatch (e.g. width: 4096 would 422)
69upstream 5xx
75retryable: timeout / 429
77not signed in or token rejected

Full reference: docs.runcomfy.com/cli/troubleshooting.

How it works

  1. The skill invokes runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/<variant>/text-to-image with a JSON body matching the schema.
  2. The CLI POSTs to https://model-api.runcomfy.net/v1/models/blackforestlabs/flux-2-klein/<variant>/text-to-image with the user's bearer token.
  3. The Model API returns a request_id; the CLI polls GET .../requests/<id>/status every 2 seconds.
  4. On terminal status, the CLI fetches GET .../requests/<id>/result and downloads any URL whose host ends with .runcomfy.net or .runcomfy.com into --output-dir. Other URLs are listed but not fetched.
  5. Ctrl-C while polling sends POST .../requests/<id>/cancel so you don't get billed for GPU you stopped.

What this skill is not

Not a self-hosted Flux runner. Not a capability grant — depends on a working RunComfy account. Not multi-tenant.

Security & Privacy

  • Token storage: runcomfy login writes the API token to ~/.config/runcomfy/token.json with mode 0600 (owner-only read/write). Set RUNCOMFY_TOKEN env var to bypass the file entirely in CI / containers.
  • Input boundary: the user prompt is passed as a JSON string to the CLI via --input. The CLI does NOT shell-expand the prompt; it transmits the JSON body directly to the Model API over HTTPS. No shell injection surface from prompt content.
  • Third-party content: image / mask / video URLs you pass are fetched by the RunComfy model server, not by the CLI on your machine. Treat external URLs as untrusted; image-based prompt injection is a known risk for any image-edit / video-edit model.
  • Outbound endpoints: only model-api.runcomfy.net (request submission) and *.runcomfy.net / *.runcomfy.com (download whitelist for generated outputs). No telemetry, no callbacks.
  • Generated-file size cap: the CLI aborts any single download > 2 GiB to prevent disk-fill from a malicious or runaway model output.

Все файлы скилла

Другие скиллы автора

video-edit

411,704 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Навык для редактирования видео через RunComfy: автоматически подбирает оптимальную модель (Wan 2.7, Kling, Lucy) под задачу — рестайлинг, перенос движений, замена фона или одежды. Позволяет выполнять точечные изменения с сохранением

image-to-video

410,144 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл анимирует статичные изображения через RunComfy, автоматически подбирая подходящую модель под задачу: от простой анимации портрета до липсинка с голосом и мультимодальной композиции с видео и аудио. Экономит время, избавляя от ручного выбора модели и настройки параметров.

nano-banana-2

409,837 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Генерация изображений через Google Nano Banana 2 (flash-модель семейства Gemini) с помощью RunComfy CLI. Поддерживает настройку разрешения, соотношения сторон, количества изображений, seed, текста в изображении и веб-поиска для актуальных событий. Подходит для быстрых черновиков, соцсетей и маркетинговых карточек.

nano-banana-edit

409,462 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Навык редактирует изображения через модель Google Nano Banana 2 на RunComfy: меняет фон, заменяет объекты и текст, сохраняя личность субъекта. Поддерживает пакетную обработку до 20 изображений за вызов и позволяет точно локализовать правки с помощью пространственных описаний.

image-edit

409,414 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Умный маршрутизатор для редактирования изображений на RunComfy: сам выбирает подходящую модель по задаче — пакетная обработка до 20 фото, переписывание текста на разных языках, точечные правки или замена областей по маске. Включает готовые паттерны промптов для каждой модели и запускает её через CLI одной командой.

flux-kontext

409,248 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл выполняет точное локальное редактирование изображений через модель Flux 1 Kontext Pro на RunComfy: меняет отдельные детали по одной инструкции, сохраняя лицо, позу, одежду и остальные элементы исходника. Включает проверенные паттерны промптов и подсказки, когда вместо Kontext стоит использовать другие модели. Полезен для точечных правок, замены текста на бренд-макетах и быстрых итераций над одним изображением.

wan-2-7

408,708 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Генерирует видео по текстовому описанию с помощью модели Wan 2.7 на платформе RunComfy: поддерживает липсинк под аудиодорожку, управление несколькими референсами, выбор разрешения, длительности и соотношения сторон, а также автоматическое расширение промптов. Помогает подобрать подходящую модель среди альтернатив и корректно настроить запрос для качественного результата.

gpt-image-edit

408,538 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Редактирование изображений через GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) на RunComfy: замена текста на изображении, сохранение лиц и деталей, композиция из нескольких референсов. Навык включает проверенные шаблоны промптов для точных правок и помогает выбрать подходящую модель для задачи.

seedance-v2

408,528 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл генерирует короткие кинематографичные видео (4–15 секунд) через модель Seedance 2.0 Pro на RunComfy. Поддерживает мультимодальные референсы (до 9 изображений, 3 видео, 3 аудио), естественную синхронизацию речи и губ, управление камерой, длительностью и соотношением сторон. Подходит для рекламы, диалоговых роликов, превизуализации и брендированных нарративов.

happyhorse-1-0

408,491 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Навык для генерации видео по текстовому описанию с помощью модели HappyHorse 1.0 через платформу RunComfy: создаёт ролики вплоть до 1080p с синхронизированным звуком, сохраняет консистентность персонажей между кадрами и поддерживает шесть языков. Позволяет настраивать соотношение сторон, длительность, разрешение и сид, а также помогает выбрать подходящую модель для конкретной задачи.

kling-3-0

385,451 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл для генерации видео через Kling 3.0 на платформе RunComfy: поддерживает шесть комбинаций тарифов (Standard, Pro, 4K) и режимов (текст-в-видео, изображение-в-видео). Позволяет создавать многосегментные ролики с синхронизированным звуком, управлять движением камеры, длительностью и стилем через CLI-команды.

codex-pet

373,846 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл создаёт кастомного Codex Pet для OpenAI Codex из одного исходного изображения. Он генерирует спрайт-атлас и манифест через RunComfy и GPT Image 2, после чего питомца можно установить в Codex. Подходит тем, у кого нет Codex Pro или $imagegen.

ai-video-generation

355,063 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Генерирует AI-видео через CLI RunComfy: из текста, изображения или продлевает существующие клипы. Автомати

ai-image-generation

354,763 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Навык для генерации и редактирования изображений через CLI RunComfy. Поддерживает более 10 моделей (FLUX, Nano Banana, GPT Image, Seedream, Qwen и др.) для задач text-to-image и image-to-image, автоматически подбирая оптимальную модель под запрос пользователя.

runcomfy-cli

352,401 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл обучает работе с CLI RunComfy: установка, авторизация, запуск сотен моделей генерации изображений и видео, обработка результатов и скриптование. Позволяет вызывать любые endpoint-ы из терминала, автоматизировать пайплайны и служит основой для других скиллов RunComfy.

ai-avatar-video

352,166 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл создаёт видео с AI-аватарами и синхронизацией губ по аудио: от простых «говорящих голов» до кинематографичных роликов. Автоматически подбирает подходящую модель (OmniHuman, Wan, HappyHorse, Seedance) под задачу — озвучка, виртуальный ведущий, дубляж или анимация персонажа.

face-swap

352,094 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл для замены лица или персонажа на фото и видео через RunComfy CLI. Подбирает оптимальную модель под задачу: видео с сохранением движений, одиночные изображения с несколькими референсами, пакетная замена лица для серий кадров или точечное редактирование по описанию.

video-inpainting

350,444 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Автоматически удаляет объекты, водяные знаки, провода и другие нежелательные элементы прямо в видео, заполняя область подходящим фоном. Помогает чистить и заменять регионы кадров через CLI RunComfy, автоматически выбирая нужную модель под задачу — от простого текстового описания до точных покадровых правок.

image-inpainting

349,959 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл выполняет инпейнтинг изображений через RunComfy CLI: удаляет объекты, водяные знаки, заменяет области по маске или текстовому описанию. Поддерживает несколько моделей, включая Z-Image Turbo Inpainting и Nano Banana 2 Edit, с настройкой силы воздействия. Полезен для ретуши, замены фона и точечного редактирования снимков.

controlnet-pose

349,756 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл управляет генерацией изображений и видео с учётом позы, скелета или движения через RunComfy CLI: переносит моушн с эталонного видео на нового персонажа, создаёт картинки по OpenPose-скелету или depth-карте и анимирует стилизованных героев. Помогает быстро подобрать нужную модель под задачу — от фотореалистичного переноса движений до позно-управляемой анимации.

lipsync

349,716 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Скилл для синхронизации движения губ персонажа с аудиодорожкой. Автоматически выбирает подходящую модель RunComfy (OmniHuman, Sync Labs, Kling и др.) в зависимости от входных данных: фото+аудио, видео+аудио или сценарий. Выполняет команды через CLI, учитывает требования к согласию при работе с реальными людьми.

video-extend

349,309 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Продлевает существующий видеоклип через RunComfy на базе Google Veo 3-1: добавляет новые кадры после исходного ролика с сохранением движения, освещения и персонажа. Позволяет удлинять короткие клипы, собирать многосценные истории из одного исходника и выбирать между обычным и быстрым режимом в зависимости от нужного качества и бюджета.

elevenlabs-music-generation

349,167 установок

prime-skills/runcomfy-agent-skills

Генерирует полноценные песни и инструментальные треки через ElevenLabs Music и RunComfy CLI. Поддерживает разметку секций (интро, куплет, припев), длительность от 5 секунд до 5 минут, мультиязычные тексты и коммерческое использование. Управление — командой runcomfy run elevenlabs/elevenlabs/music-generation.