过去的开源图像模型有点像一柜子分科工具：这一个负责生成，那一个负责编辑，想让角色不崩还得再上个微调模型，流程又长又碎。而 Flux.2-dev 的出现就像突然给你塞了一把真正能干活的 AI 瑞士军刀——一句话能画图，一张图能修改，几张参考图还能自动融合成统一风格，整套流程一个模型就走通了，再也不用东拼西凑。
更让人惊讶的是，它明明有 32B 参数，却因为量化和推理优化做得非常激进，居然能在 RTX 5090，甚至更低显存的显卡上轻轻松松跑起来。以前这种级别的模型动不动就得上服务器，现在打开家用电脑就能流畅生成，体验直接跨了一个时代。
最爽的是——完全不需要 LoRA、不需要 DreamBooth、更不需要准备一堆微调数据。给它几张参考图，或者扔一句文本，它就能稳稳给出高质量结果。对设计师、创作者、开发者来说，这基本意味着第一次能把「高质量、多模态、可控」的生成能力真正装进自己的电脑里。
简单讲：Flux.2-dev 就像把过去散落在不同模型里的功能重新打包成了一台「本地超级生成器」。能画、能改、能融合，角色风格还不跑偏，让整个创作流程变得快、稳、省心。
教程链接：go.openbayes.com/pjbdf
使用云平台: OpenBayes
openbayes.com/console/sig…
首先点击「公共教程」，找到「FLUX.2-dev：图像生成与编辑模型」，单击打开。
页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。
在当前页面中看到的算力资源均可以在平台一键选择使用。平台会默认选配好原教程所使用的算力资源、镜像版本，不需要再进行手动选择。点击「继续执行」，等待分配资源。
数据和代码都已经同步完成了。容器状态显示为「运行中」后，点击「API 地址」，即可进入模型界面。
本教程提供 multi-reference editing、text-to-image generation 两个案例供测试，使用步骤如下：
multi-reference editing（多参考图像编辑）
具体参数：
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Seed：一个输入到生成模型随机数生成器中的初始值，用于控制生成过程中的随机性。
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Width：生成图像的宽。
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Height：生成图像的高。
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Number of inference steps：指生成模型在生成最终结果时所经历的迭代次数或处理步骤数。
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Guidance scale：控制生成模型（如扩散模型）中条件输入对最终生成结果的影响程度。
text-to-image generation（文本到图像生成）
具体参数：
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Seed：一个输入到生成模型随机数生成器中的初始值，用于控制生成过程中的随机性。
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Width：生成图像的宽。
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Height：生成图像的高。
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Number of inference steps：指生成模型在生成最终结果时所经历的迭代次数或处理步骤数。
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Guidance scale：控制生成模型（如扩散模型）中条件输入对最终生成结果的影响程度。
效果展示：
multi-reference editing
text-to-image generation
