AlphaMoatによると、2026-09時点でFlux Imageのダウンロード数は3,139、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中3,629位、デザイン・メディアでは512件中339位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 103 | 3110 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 101 | 3139 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
テキストからの生成、画像からの変換、カスタムLoRAスタイルのワークフローを示し、他の画像処理アプリも紹介しています。一部の操作ではプロンプトや画像URLを外部推論サービスに送信します。インストール例もネットワークからCLIをダウンロードします。利用前にサービス、料金、画像の権利、プライバシー要件を確認し、機密画像や許可されていない画像をアップロードしないでください。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3139 | — | 2 |
| 2026-08 | 3006 | +4.7% | 2 |
| 2026-07 | 2871 | +8.6% | 2 |
| 2026-06 | 2643 | +6.5% | 2 |
| 2026-05 | 2481 | — | 2 |
| 2026-03 | 1850 | — | 2 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: flux-image description: "Generate images with FLUX models (Black Forest Labs) via inference.sh CLI. Models: FLUX Dev LoRA, FLUX.2 Klein LoRA with custom style adaptation. Capabilities: text-to-image, image-to-image, LoRA fine-tuning, custom styles. Triggers: flux, flux.2, flux dev, flux schnell, flux pro, black forest labs, flux image, flux ai, flux model, flux lora" allowed-tools: Bash(infsh *) --- # FLUX Image Generation Generate images with FLUX models via [inference.sh](https://inference.sh) CLI.

## Quick Start
```bash
curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
infsh app run falai/flux-dev-lora --input '{"prompt": "a futuristic city at night"}'
```
> **Install note:** The [install script](https://cli.inference.sh) only detects your OS/architecture, downloads the matching binary from `dist.inference.sh`, and verifies its SHA-256 checksum. No elevated permissions or background processes. [Manual install & verification](https://dist.inference.sh/cli/checksums.txt) available.
## FLUX Models
| Model | App ID | Speed | Quality | Use Case |
|-------|--------|-------|---------|----------|
| FLUX Dev LoRA | `falai/flux-dev-lora` | Medium | Highest | Production, custom styles |
| FLUX.2 Klein LoRA | `falai/flux-2-klein-lora` | Fastest | Good | Fast iteration, 4B/9B sizes |
## Examples
### High-Quality Generation
```bash
infsh app run falai/flux-dev-lora --input '{
"prompt": "professional product photo of headphones, studio lighting, white background"
}'
```
### Fast Generation (Klein)
```bash
infsh app run falai/flux-2-klein-lora --input '{"prompt": "abstract art, colorful"}'
```
### With LoRA Custom Styles
```bash
infsh app sample falai/flux-dev-lora --save input.json
# Edit to add lora_url for custom style
infsh app run falai/flux-dev-lora --input input.json
```
### Image-to-Image
```bash
infsh app run falai/flux-dev-lora --input '{
"prompt": "transform to watercolor style",
"image_url": "https://your-image.jpg"
}'
```
## For Other Image Tasks
```bash
# Image editing with natural language
infsh app run falai/reve --input '{"prompt": "change background to beach"}'
# Upscaling
infsh app run falai/topaz-image-upscaler --input '{"image_url": "https://..."}'
```
## Related Skills
```bash
# Full platform skill (all 150+ apps)
npx skills add inference-sh/skills@inference-sh
# All image generation models
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation
# Upscaling
npx skills add inference-sh/skills@image-upscaling
```
Browse all apps: `infsh app list`
## Documentation
- [Running Apps](https://inference.sh/docs/apps/running) - How to run apps via CLI
- [Image Generation Example](https://inference.sh/docs/examples/image-generation) - Complete image generation guide
- [Streaming Results](https://inference.sh/docs/api/sdk/streaming) - Real-time progress updates
ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成
Nano Banana Pro で画像を生成・編集するスクリプト型のスキルです。
whisper コマンドで音声をローカルで文字起こしするスキルです。
MCP サーバー経由で図を生成、編集するスキルです。
洗練された画面のための設計知見と実装指南をまとめたスキルで、レイアウトからフロー、トークン、フロントエンドの変更まで扱います。
複数の動画モデル API をまたぐ AI 動画生成と編成のスキルです。
ffmpeg を使って動画からフレームを取り出し、手早い確認用のサムネイルを作るスキルです。
ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
data-visualization は図の選択、配色、軸、データの伝え方を案内します。
マネージドなサンドボックスで Python コードを実行するスキルです。
inference.sh のコマンドラインツールで AI 画像を生成するスキル。
inference.sh で一括処理、順次処理、定期 AI ワークフローを組みます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。