Sign In

FLUX.2 Knitwear - Ultra Detail V2 (Rank 32 Edition)

0

Verified:

SafeTensor

Type

LoRA

Stats

35

0

Reviews

Published

Feb 18, 2026

Base Model

Flux.2 D

Training

Steps: 200

Usage Tips

Strength: 1

Hash

AutoV2
CA319A6CC0

The FLUX.1 [dev] Model is licensed by Black Forest Labs. Inc. under the FLUX.1 [dev] Non-Commercial License. Copyright Black Forest Labs. Inc.

IN NO EVENT SHALL BLACK FOREST LABS, INC. BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH USE OF THIS MODEL.

«Очередной апгрейд из Подвала. В этой версии я поднял Rank до 32, что позволило вдвое увеличить плотность информационных весов. Теперь модель не просто рисует вязку, она понимает физику каждой нити.

Что нового:

  • Версия 2.1 (200 шагов): Идеальный баланс. Эстетичная, ровная вязка, высокая скорость генерации без потери структуры.

  • Версия 2.2 (400 шагов): Режим "Микроджиг". Максимальная декомпрессия текстуры. Появляется та самая "бабушкина" грубость, ворс и микро-дефекты, которые делают картинку неотличимой от реальности.

Оптимизировано под RTX 4090. Для достижения 16K-результатов используйте мой Workflow. Пробуйте, оценивайте, выжимайте из Flux всё.»

The next level of knitwear decompression from the "Basement". In this update, I’ve doubled the precision by increasing the Rank to 32, allowing for a massive boost in texture density and physical accuracy of the threads.

Version Breakdown:

  • V2.1 (200 Steps) – "Balanced Aesthetic": Clean, architecturally precise knit structure. Perfect for high-end design where speed and visual harmony are key.

  • V2.2 (400 Steps) – "Micro-Jig Mode": Extreme texture decompression. At this level, you get that raw "grandmother's knit" feel with visible fuzz, micro-defects, and insane depth.

Technical Specs:

  • Hardware: Optimized for RTX 4090 (24GB VRAM).

  • Performance: Best used with my 16K workflow.

  • Architecture: Rank 32 / 400 Steps for maximum "Micro-Jig" effect.

Push the limits. Rip through the latents. Leave a review if you appreciate the detail.