Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein 开源权重模型
FLUX 3 Image Klein
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,一个 5.6B 参数的开源权重模型,支持文生图、图像编辑和最多 10 张参考图的多参考生成,具备原生 4K 生成、像素级编辑和边界框控制能力。
5.6B 开源权重模型在文生图、编辑和多参考生成上对标更大模型,并给出消费级 GPU 的显存与速度数据。
今天我们发布 FLUX 3 Image Klein,这是一个 5.6B 参数的开源权重模型,用于文生图、图像编辑和多参考生成,最多支持 10 张参考图像。它与完整的 FLUX 3 Image 模型共享核心能力:原生 4K 生成、像素级精确编辑,以及用于控制元素放置位置或将编辑限制在指定区域内的边界框。
FLUX 3 Image Klein 建立在 FLUX 3 在图像、视频和音频领域的共享学习成果之上。图像贡献空间细节,视频增加运动和物理动态,音频提供有关事件和交互的信息。这些信号共同帮助模型生成贴近真实世界的图像。
本次发布包括一个用于微调的基础模型和一个用于低延迟生成的步数蒸馏模型,以及在与 NVIDIA 合作支持下开发的 FP8、INT8 和 NVFP4 版本,均采用 FLUX Kommunity License。

以更少参数实现领先的开源权重质量
在内部评估中,FLUX 3 Image Klein 在文生图、多参考生成和图像编辑方面排名第一,领先于更大的开源权重模型。在对比中,它的评分也高于闭源模型 Ideogram V4.5 和 FLUX.2 [pro]。它以 5.6B 参数成为对比中最小的开源模型,而 Qwen-Image 2.1 为 7B,Krea 2 为 12.9B。与 FLUX.2 [klein] 9B 相比,它在文生图上提升 91 Elo,在图像编辑上提升 70 Elo,同时参数减少 38%。

FLUX 3 Image Klein 还针对消费级 GPU 进行了优化。更少的参数使其便于本地运行,也更易于适配,而有数据主权或本地部署要求的团队可以在自己的基础设施上评估和适配该模型。这对于设备端图像编辑也至关重要,让消费者可以直接在自己常用的笔记本电脑上编辑图像。生成器权重在 BF16 下需要 11.2 GB,在 FP8 下需要 5.6 GB。借助 INT8 版本,FLUX 3 Image Klein 可通过 ComfyUI 或 Diffusers 在显存低至 8GB 的 NVIDIA GeForce RTX GPU 上运行,将 FLUX.2 [klein] 开创的能力扩展到更小的硬件上。使用蒸馏模型和 INT8 版本,它通过 ComfyUI 在 NVIDIA GeForce RTX 5090 上约 4 秒即可生成一张 1MP 图像,在 RTX 4070 上不到 9 秒。


基础检查点专为微调而构建:Diffusers 和 Ostris 的 AI Toolkit 从第一天起就支持 LoRA 训练,NVIDIA 的 NeMo AutoModel 提供了可直接基于已发布检查点运行的配方。
对于需要更低延迟的更快生产工作负载,我们还与团队合作进行特定定制,帮助你实现目标。联系我们。
在速度与质量的前沿
FLUX 3 Image Klein 还扩展了速度与质量的帕累托前沿。通过 BFL API,它的延迟低于 Qwen-Image 2.1、FLUX.2 [pro]、Ideogram V4.5 和 Krea 2,并在其延迟及更高延迟下获得最高评分。在下方图表中,紫色线表示每个延迟下可获得的最高评分,灰色线表示此前的前沿。
延迟为端到端测量,从请求提交到生成完成的 1 MP 图像,包括排队时间。FLUX 3 Image Klein 在我们的服务器上计时。其他模型在客户端计时,包括轮询和网络时间。Krea 2 在其 Medium 层级计时;其 Large 层级文生图耗时 31.1 秒。

开始使用
FLUX 3 Image Klein 今日起以开放权重形式提供,并可通过 BFL API 使用。
试用
- BFL API:蒸馏模型以 flux-3-image-klein 形式提供,支持提示词上采样和像素恢复,可精确保留图像中未编辑的区域。定价为每 1K 图像 $0.009 起。
- Playground 或 Hugging Face。
用它构建
- Hugging Face 上的权重:base 和 distilled。
- 参考推理代码,包括用于边界框控制的 Gradio 演示。
- 在 Hugging Face Spaces 上试用。
- 首日支持 ComfyUI、Hugging Face Diffusers、TensorRT-LLM、SGLang Diffusion 和 vLLM-Omni。
- 使用 Ostris 的 AI Toolkit 进行 LoRA 训练,并在 NVIDIA NeMo AutoModel 中提供配方。
- 在 NVIDIA GB200 NVL72 上训练,并针对 NVIDIA 加速计算平台优化,通过 NVIDIA TensorRT LLM、vLLM-Omni 和 SGLang Diffusion 提供服务。
- 在 NVIDIA GB300 上,蒸馏模型以 NVFP4 在 0.6 秒内生成 1MP 图像。服务 LoRA 会使生成时间增加约 5%。
许可证
权重以 FLUX Kommunity License 提供,允许年收入低于 $5M 的个人和公司免费商用,以及研究和非商业用途。更大的组织可以通过我们的自托管许可选项或 API 进行商业部署。
安全
为了让人工智能技术既开放又安全,我们在模型开发生命周期中实施了多重保障措施以防止滥用。这些措施包括在预训练期间使用数据集过滤器限制接触有害内容,以及在训练后阶段进行有针对性的微调以抑制有害行为,使诱导有害内容变得越来越困难。在发布之前,FLUX 3 Image Klein 检查点经过了内部严格的红队测试,并由我们的外部安全合作伙伴 Cinder 评估,结果显示其漏洞明显少于其他流行的开放权重模型。有关我们安全方法的更多信息,请见此处。
FLUX 3 Image Klein 是 FLUX 3 系列继 FLUX 3 Action 之后的第二个开放权重发布。后续还会有更多。
了解更多
- FLUX 3: Real World Models,FLUX 3 系列背后的研究
- FLUX 3 Action,我们用于机器人控制的开放权重 7B 模型
引用
如果您在工作中使用 FLUX 3 Image Klein,请引用:
@misc{bfl2026flux3image,
author = {{Black Forest Labs}},
title = {{FLUX} 3 Image Klein},
year = {2026},
url = {https://bfl.ai/blog/flux-3-image-klein},
}来源:Black Forest Labs · bfl.ai