Flux.1 Krea × ComfyUI──フォトグラファー・広告必見!AIが拓く"さらなるリアル"とは|建築ビジュアルCG × AI活用法㊳

こんにちは、STUDIO55技術統括の入江です。
ついに、驚きのコラボが実現。
今年(2025年)の7月31日、Black Forest Lab(BFL)の Flux.1 が Krea AI とコラボし、「Flux.1 Krea」をリリースしたとのニュースリリースがありました。
Krea は、直感的な操作で高精度のビジュアルを生成できるハイクラスAI の代表格。一方、Flux.1 は高いプロンプト適合性と多様な生成スタイルで評価を得てきた、汎用性の高い最新モデルです。
この両者がタッグを組むことは、まさに 最強のドリームチームの誕生 といえます。
今回は、その "リアルのさらなる上のリアル" と言われる「Flux.1 Krea」の実態とはなにか ── について、じっさいのテスト内容を通して解説をします。
🚀次世代AIクオリティの追求
1年前のFlux.1 の登場は、AI分野におけるブレイクスルーとして、そのリアルなクオリティレベルを新たな世界標準へと押し上げました。
世界中を驚かせた、この究極的なリアリティをさらに超える “リアル” とは何でしょう?
まるで、ドラゴンボールZ で「スーパーサイヤ人を超えたスーパーサイヤ人」と言われた時のようです(笑)。

そこで、Krea のブログのコメントにある説明を通しながら、テスト画像の比較を用いて、「Flux.1 Krea」の "更なるリアル" について解説していきます。
📚FLUX.1 Krea の概要
Krea のブログ によると、今回の「FLUX.1 Krea」のリリースにあたり、同社は AI生成画像にありがちな “AIルック” の問題を指摘しています。
そのうえで、Black Forest Lab との共同学習によって、それを超える “AI に見えない AI画像” を実現したとしています。

「AIルック」とは、過度にぼやけた背景やワックスのような肌質、退屈な構図など──リアルさの中に不自然さが残る、AI画像特有の特徴を指します。特に人物やキャラクター生成の分野で顕著に見られる現象です。

Krea の説明によれば、「FLUX.1 Krea」ではこれらの AIルック を抑え、"より優れた美的コントロールによって一層リアルな表現を実現" したとしています。
🎯“リアル”を追求するAI生成技術
説明にある "より優れた美的コントロール" について、先ずはテスト例を通して解説します。
下の画像は、某ジェネレーティブAI で生成した画像です。
被写界深度(DOF)を活かして周囲をぼかし、女性の唇にフォーカスした形で、効果的な照明演出が施された美しい仕上がりが見られます。
クォリティを誇る生成AIであるだけに素晴らしい仕上がりです。

同じプロンプトを使って、Flux.1 Kreaで生成したのが次の画像です。

違いは一目瞭然です。
Flux.1 Krea で生成された画像は、唇のシワや顔の産毛、皮膚の質感に至るまで、ズームショットならではの驚異的なディテールで “リアル” を描き出しています。
特徴的なのは、DOF(被写界深度によるぼかし)や印象的な影の演出といった人工的な効果をほとんど用いず、顔の陰影を際立たせる自然なライティングだけで構成されている点です。照明やカメラによる過度な演出に頼らず、あくまで “ありのまま” のリアリティを追求しています。

この “リアリティ” を目の当たりにすると、1年前に Flux.1 がもたらした衝撃とはまた異なる、新たな驚きがあります。
今回示された美的水準は、AIが単なる便利ツールを超え、広告ビジュアルやファッション誌の表紙といったプロフェッショナルな制作領域でも本格的に通用するレベルに達したことを証明しています。

女性モデルの生成画像

女性モデルの生成画像

女性モデルの生成画像
🤝BFLと共同開発した生成パイプライン
Flux.1 Krea が開発過程で掲げた「リアルを超えるリアル」の追求は、現代の量産型社会においてきわめて示唆的 です。
多くの人に “ウケる” 無難なデザイン が蔓延する中、本来の美の感覚や嗜好は常に個人的であり、絶対的な基準は存在しません。その価値観は業界や文化ごとに異なり、多様な解釈と表現が共存 しています。
安易なリアル再現を超えて、業界ごと、そして個々の “美学” をいかに理解し、解釈し、技術を通じて形にしていくか──。この難題に対して Krea は、従来の生成AI が持っていた一面的な価値観を乗り越え、「より精緻なモードごとの美的コントロール」という挑戦で応えようとしました。
リリース時のブログに記された Flux.1 Krea の開発説明は、今後のAI社会の進展を考えるうえできわめて重要です。あわせて、この視点とアプローチは、ビジュアル制作やクリエイティブに携わる者にとっても大きな意義を持つと感じられます。
そこで次に、そのブログの要点を簡潔に整理し、解説を加えておきます。
すこし細かい内容にもなりますので、関心のある方だけご覧ください。
🔹平均的な美から脱却した独自美学のAIモデル
ブログでは、「LAIONの美的センス上位5%」に属する画像例が紹介されています。

LAION(Large-scale Artificial Intelligence Open Network)は、世界中の研究者や企業が自由に利用できるオープンソースの大規模画像・テキストデータセットです。
ここでいう「美的センス上位5%」とは、LAION(ライオン) のサブセット「LAION-Aesthetics」に含まれる画像の中で、AI や人間によって特に高く評価された “魅力的な” 画像群を指します。
この “美的に価値が高い” 画像群には、美の基準に関する特定の傾向や、暗黙の文化的バイアスが含まれていると、Krea は指摘します。
女性、ぼやけた背景、過度に柔らかいテクスチャ、明るい画像の描写に大きく偏っていることが分かりました。
従来の美的評価ツールで “特に魅力的” とされる AI生成画像は、個々人の美学というよりも、誰もが一般的に美しいと感じる要素を基準に評価 されてきました。つまり、当たり障りのない "平均" をとったもの であるといえます。


誰もハッピーにならない領域=モードの崩壊
「Flux.1 Krea」は、このような平均的で汎用的な美に甘んじることなく、独自の「明確な美学」を持つ AIモデルとして開発されました。
🔹「Flux.1 Krea」の開発は2段階学習で進行
その具体的な開発プロセスは、「事前学習」と「事後学習」の2段階で進められたと説明にはあります。

●「事前学習(Pre-training)」:多様な視覚情報の包括的習得
BFL が提供する 拡散トランスフォーマーモデル「flux-dev-raw」を基盤に、多様な視覚情報を幅広く学習します。
具体的には、フォトリアル、アニメ風、水彩、写実、抽象的なスタイルから、人物、建築、自然風景、ファッション写真まで網羅。
この 豊富なモードカバレッジ(多様な生成スタイルのカバー範囲)により、どんな嗜好のユーザーにも応えられる可能性が高まります。

●「事後学習(Post-training)」:モード崩壊を防ぐ綿密なキャリブレーション
事後学習では、多様な “美学” を学習した後でも、一部のスタイルに偏って似たような画像ばかりが生成される「モード崩壊(mode collapse)」のリスクに対応します。
モード崩壊とは、多様性が失われてしまう現象で、これまでのAI生成における大きな課題のひとつです。
Krea では、この問題に対して慎重なデータキュレーション(データ選別)に加え、モデル出力の徹底的なキャリブレーション(調整)が不可欠であると考えました。
この課題を回避するため、SFT(教師あり微調整)と RLHF(人間のフィードバックによる強化学習)という 2段階のパイプラインを採用しています。
・SFT で「理想的な美的基準」を学習した後、
・RLHF で「人間の審美的感覚により近い」出力に微調整。
たとえば同じリアルな肌でも、「広告写真っぽい肌」「自然光のスナップ風の肌」のどちらがより魅力的かを人間が選び、その選好をモデルが学ぶ。
このように高品質な評価データに基づくチューニングにより、単なる平均的な美しさを超え、Krea 独自の美的価値観に沿った生成能力を獲得しています。
まさに “最高峰の知見と技術” が結集して初めて可能となった試み です。
🔹さらなる次世代開発への動きとコミュニティの活発な交流
このように、Flux.1 Krea の開発への取り組みは、単に技術を分類する営みではなく、人間が本来持つ多様な価値を見つめ直す試みにもなっています。むしろ、AI へのアプローチを通じて人間の在り方そのものが浮かび上がってくると言えるでしょう。
ブログの最後に、Krea はこのようにメッセージを投げかけています。
当社では、モデルのコア機能を向上させるとともに、より多くのビジュアル領域に拡張し、ユーザーがさまざまなビジュアル セットを探索、ブレンド、ミックスできるようにする予定です。
この研究は、美学研究への第一歩でした。私たちは、個人の美的感覚に基づいたモデルを構築しましたが、よりパーソナルで、個人の美的感覚に合わせてカスタマイズできるものを構築したい と考えています。今後は、パーソナライゼーション、美学、そして制御性に関する研究を通して、皆様の好みに合致し、作品を洗練させる力を持つモデルを提供したいと考えています。
本来の人それぞれが持つ "美学" へ、さらなるネクストステージへのスタートが切られており、新たな エンジニアの募集 も始まっています。
さらに、現在の取り組みや機能について自由に議論できる場として、テクノロジー系掲示板「Hacker News」にスレッドが立ち上がっており、ユーザーの使用感や意見が “ハッカー” たちによって活発に共有されています。
Krea の共同創設者兼CTO をはじめとする開発チームとも、直接意見を交わせる貴重な機会 にもなるため、興味や提案がある場合には、ぜひ参加してみるとよいでしょう。

画像参考: news.ycombinator.com
🔹「Flux.1 Krea」オープンウェイト
「Flux.1 Krea」のオープンウェイトは、Hugging Face から入手可能です。
このウェイトを手元にダウンロードしておくことで、オンライン環境に依存せず、ローカル環境でモデルを動かすことができます。
ComfyUI や Automatic1111 といったツールと組み合わせて、自分だけの生成スタイルを追求することが可能になります。

詳細は後ほど紹介しますが、既存モデルをさらに磨きたいクリエイターや、研究・検証のためにモデルの挙動を細かくコントロールしたい方にとって、このオープンウェイトは制作の自由度を大きく広げる重要な鍵となるでしょう。
🔹名称についての補足解説
「Flux.1 Krea」は、Krea と Black Forest Labs が共同開発した最初の商用品質モデル「Krea 1」をベースに、FLUX.1 [dev] エコシステムで動作可能な形に最適化したオープンウェイト版です。
オリジナル名称は「Krea 1」、研究・非商用利用向けに公開されているのが「Flux.1 Krea [dev]」という位置づけになります。
🧪Flux.1 Krea 最新生成テスト例と結果
「FLUX.1 Krea」の オンライン版 では、4世代まで無料利用可能 です。それ以上生成したい場合や、全機能を使いたい場合は無料アカウントを作成します。

インテリアの表現。
こちらは「北欧スタイル」で生成した画像です。

他の生成AIとは細部の作り込みがまったく異なります。ディテールのリアルさは、一流のCGアーティストや写真家が手がけたかのよう。
👉デフォルト 1024×1024(96dpi)の画角解像度。
ここまでのディテール感は、これまでのAI画像とは明らかに印象が異なり、すべての質感がとびぬけています。
太陽光や水などの表現。
水中から空を見上げる表現には、細部まで丁寧に描写されたリアリティが感じられます。
とくに、水面の揺らぎや光の屈折による微細なノイズが、心地よい自然さを演出し、リアルさをいっそう際立たせています。

手のひらと指の表現。
これまでAIが苦手とされてきた手のひらや指の表現ですが、今回のモデルではリアルな質感と正確な形状で生成されるようになりました。

アートスタイルの表現。
同様のディテール感は、いわゆる「AIルック」を巧みに回避しており、本物のアート作品のように見えます。
もしAIによる制作だと知らなければ、これが何で作られたものか見抜くのは非常に難しいでしょう。

架空シチュエーションの表現。
架空の世界であることを忘れてしまうほど──犬の毛並みの柔らかさ、フランスパンの焼き色、車の金属やガラスの反射まで、そのディテールの精緻さには目を見張ります。
なかでも、街並みの遠景に宿る空気感や奥行きは圧巻で、他のAI生成と一線を画す表現力を感じさせます。

SFの表現。
未来的なスペースシップの表現では、これまでにないレベルの細やかなディテールが際立っています。
まるで『スタートレック』のエンタープライズ号のフォルムに、『プロメテウス』に登場する宇宙船のような緻密なディテールが融合したかのような仕上がりです。

建築外観の表現。
建築オフィスの外観表現では、ガラスへの映り込みや太陽光のフレアといった描写に、これまでにない精緻さが感じられます。
とくに、ガラス越しに見える内部構造や、太陽フレアのスペクトル光、建物に反射するニュアンスなど、リアルを超えたリアリティが宿っています。


💡【ComfyUI】Flux.1 Krea活用
Flux .1 Krea(FLUX.1 Krea [dev])を ComfyUI で使用する場合、特に「生成回数の制限」はありません。
Reddit のコミュニティでも、FLUX(Krea)に関する議論が活発です。
なかには、VRAM の消費や生成速度、画質の低下・アーティファクトなどに言及する声もありますが、私自身のテストでは特に気になる点はありませんでした。
もし気になるような場合は、コミュニティでの実例や意見を参考にすると、新しい発見があるかもしれません。
🔹ComfyUI ワークフローの紹介
ComfyUI を使えば、「Flux.1 Krea」を自分のワークフローや好みに合わせて自由に活用できます。
生成の流れやパラメータを細かくカスタマイズできるため、オンライン版とは一味違う、独自の表現やスタイルを実現することが可能です。


「よりパーソナルで、個人の美的感覚に合わせてカスタマイズできるものを構築したい」とも Krea のブログのコメントでは伝えられていますが、ComfyUI のコミュニティユーザーはすでに一歩先を行き、自分好みの画像を生み出すワークフローを確立しています。


⚙️ComfyUI で実現する高画質AI生成ワークフロー ~建築雑誌テイスト~
■ Flux1_Krea_dev Ai Verse
ハイセンスな広告ビジュアルフォトに匹敵するレベルの Flux.1 Krea のテストでは、建築系雑誌の表紙をイメージしたビジュアルコンテンツでテストしました。
スタイルの厳密な再現と構図の巧妙さにより、AIによる生成とは思えない完成度に達している点にも注目してください。
以下では、各ノードにおける調整ポイントとその検証内容について、詳しく解説していきます。
🔸Ultimate HD アップスケーラーによる画像高画質化の効果
Flux1_Krea_dev を Ai Verse 上で使用する際、Ultimate HD upscaler ノードを組み込むことで、生成画像の品質は大幅に向上します。2倍アップスケール が推奨で、4倍アップスケールでは一部の要素が崩れてしまうとのコメントがあります。

このように、明らかにクォリティが変わります。


🔸ウェイトモデル比較と特徴
ウェイトモデルは、主に default と fp8で使い分けます。
fp8 での主な使用は、fp8 fast です。

default(標準)は fp16 で、高画質・高精度ではあるものの、VRAM消費多め(16GB以上推奨)の使用です。
そのため、VRAM Usage に 次の使用上のコメントがあります。

モデルのオリジナルバージョンは約23GBなので、VRAM容量が少ない場合は実行できません。(中略)
RTX 4090(24GB)など、十分なVRAMを搭載している場合は、weight_dtype を default に設定することで、より高い品質を実現できます。
一方、fp8 fast は軽量かつ高速で、わずかな画質低下はあるものの、VRAM消費を抑え(8GB程度でも可)、特に 8〜12GB GPU といった限られたVRAM環境での生成に適した GGUF版 です。
Reddit上でもこの2種類のウェイトの比較テストが共有されています。

両者のクオリティにはほとんど差がなく、fp8 fast は default と比べて約2倍の速度で生成が可能です。
fp8 fast は後からリリースされたウェイトであり、その高速性能から多くのユーザーに注目されています。
使用する際は、マシンスペックや環境に応じて適切に選択すると良いでしょう。
“Difference isn't that much, and the speed boost is x2 times.”
「そんなに差はないですし、スピードも2倍になりますよ。」


Flux.1 Krea のウェイト(Weights)に関するまとめと解説
・default:一般的に FP16(半精度浮動小数点) のウェイトです。精度と速度のバランスが良い標準的なモデル。
・fp8_e4m3fn_fast:FP8(8ビット浮動小数点)で、e4m3fn というフォーマットを使った高速版のウェイトです。
「fast」は推論速度重視で軽量化されています。
・fp8_e4m3fn:こちらも同じくFP8の e4m3fn フォーマットですが、上記の「fast」版よりも精度が高い(=速度より品質重視)可能性があります。
・fp8_e5m2:FP8の別フォーマットで、e5m2 は指数部5ビット、仮数部2ビットという割り当てを示します。こちらも利用可能ですが、フォーマットの違いにより、モデルの挙動や精度に若干の差が出ることがあります。
まとめ
・すべて「使える」ウェイトですが、default(fp16)が最も互換性・安定性が高いのが一般的です。
・fp8系(e4m3fn系・e5m2系)はモデルサイズや推論速度を軽減するための軽量化フォーマットであり、環境や用途に合わせて選択します。
・精度や生成クオリティに微妙な違いが出る可能性があるため、用途に応じて使い分けるのがおすすめです。
・実際の ComfyUIや Automatic1111での対応状況も確認すると良いでしょう。
🔸AI画像生成に効くサンプラー調整法
FLUXモデルでは、サンプラーを「euler」、スケジューラーを「simple」に設定することで、最も安定した結果が得られます。
※先ほどの画像生成は、その推奨設定で行った内容です。
🙂 推奨設定(FLUXモデル)
サンプラー:euler
スケジューラー:simple
→ 最も安定した生成結果を得られます。
cfg は 1.0。
ステップ数は 20 が適当です。

🤩 推奨設定(高品質生成向け)
最も良い結果が得られやすい組み合わせとして、以下が挙げられています。
サンプラー:dpmpp_2m_sde
スケジューラー:sgm_uniform
ステップ数:20〜28(画質と速度のバランスに応じて調整)

「dpmpp_2m_sde」「sgm_uniform」使用例

「dpmpp_2m_sde」「sgm_uniform」生成例
各サンプラーの特徴
・euler: FLUXに最適化されており、安定した結果
・dpmpp_2m: 高品質だが計算時間が長い
・dpmpp_2m_sde: より詳細な結果、ランダム性が高い
・heun: 高品質だが非常に時間がかかる
注意点
1. CFG: FLUXモデルは1.0前後が推奨(従来のSDモデルの7-15とは異なる)
2. ステップ数: 20-25で十分、それ以上は改善が少ない
3. シード固定: 同じ結果を再現したい場合は必須

自分の好みに合う "美的" クォリティがどれか、いろいろと試してみると良いでしょう。
■ 建築写真 雑誌テイスト画像の生成例
「建築雑誌テイスト」で生成した画像をいくつか掲載します。
海外の本物の建築雑誌に掲載されていても違和感のない、リアルな仕上がりをご覧ください。














ご覧いただいたように、個人的な印象としては、heun(ホイン)サンプラーが最も安定して良好な結果を出しているように感じました。
もちろん、単純な euler法(オイラーサンプラー)でも十分に良い結果が得られる場合もありますが、heunサンプラーには画質面での優位性があります。
👉 heun は 2段階の推定によって誤差をより精密に補正する手法で、滑らかで安定した出力が得やすく、細部の描写にも優れています。
一方で、euler法は一次近似による高速な出力が可能ですが、そのぶんやや粗さが残る傾向があります。
出力の繊細さや安定性を重視する場合は、Heunへの切り替えを検討すると良いでしょう。
参考になれば幸いです。
🎨技術から美学へ──AI進化の転換点
これまで、AI開発の現場では性能向上やベンチマークスコアの最適化といった「数値で語れる成果」が重視され、美的表現の進化はどこか二の次にされてきました。
しかし今、状況は確実に変わりつつあります。
"リアルに見せる" という演出から、"本物のリアル" を創り出すという次元へ── AI による生成は、美と現実を融合させた表現の領域へと足を踏み入れ始めました。
その進化の先にあるのは、単なるツールの延長ではなく、人間の創造性や感性そのものを拡張していく、新しい制作のステージです。
ここから先の未来は、きっと私たちの想像を超えて、AI の存在そのものが "よりリアル" になってくる ことでしょう。
