Black Forest Labs 發佈 FLUX 3 Image Klein 開放權重模型

今天，我們推出 FLUX 3 Image Klein。這是一個擁有 5.6B 參數的開放權重模型，可用於文字生成圖像、圖像編輯，以及使用最多 10 張參考圖像進行多參考圖像生成。它具備完整 FLUX 3 Image 模型的核心能力：原生 4K 生成、像素級精準編輯，以及可控制元素放置位置或將編輯限制在指定區域的邊界框。

FLUX 3 Image Klein 建基於 FLUX 3 在圖像、影片和音訊方面的共同學習成果。圖像提供空間細節，影片帶來動態和物理變化，而音訊則提供有關事件和互動的資訊。這些訊號結合起來，有助模型生成更具現實根據的圖像。

此次發布包括一個供微調使用的基礎模型，以及一個適用於低延遲生成的步數蒸餾模型；此外，也包括在 NVIDIA 支援下開發的 FP8、INT8 和 NVFP4 版本，並根據 FLUX Kommunity License 授權發布。

在 BFL API 試用 · 下載權重

Collage of FLUX 3 Image Klein outputs: illustration, portraits, photography, anime, a stamp design and typography.

以更少參數提供領先的開放權重模型品質

在內部評估中，FLUX 3 Image Klein 在文字生成圖像、多參考圖像生成和圖像編輯方面均排名第一，領先於參數更多的開放權重模型。其評分亦高於比較中的封閉模型 Ideogram V4.5 和 FLUX.2 [pro]。它只有 5.6B 參數，是比較中最小的開放模型；Qwen-Image 2.1 有 7B 參數，而 Krea 2 則有 12.9B 參數。與 FLUX.2 [klein] 9B 相比，它在文字生成圖像方面提升 91 Elo，在圖像編輯方面提升 70 Elo，而參數量減少 38%。

Elo rating vs. generator parameters for text to image and image editing. FLUX 3 Image Klein leads at 5.6B parameters.

FLUX 3 Image Klein 亦針對消費級 GPU 作了最佳化。較少的參數讓模型適合在本地運行，調整成本亦較低；有數據主權或本地部署要求的團隊，可在自己的基礎設施上評估和調整模型。這對裝置端圖像編輯亦十分重要，讓用戶可直接在自己喜愛的手提電腦上編輯圖像。生成器權重在 BF16 下需要 11.2 GB，在 FP8 下需要 5.6 GB。使用 INT8 版本時，FLUX 3 Image Klein 可透過 ComfyUI 或 Diffusers 在 VRAM 只有 8GB 的 NVIDIA GeForce RTX GPU 上運行，將 FLUX.2 [klein] 開始實現的方向延伸至規格更低的硬件。使用蒸餾模型和 INT8 版本時，它透過 ComfyUI 在 NVIDIA GeForce RTX 5090 上生成一張 1MP 圖像約需 4 秒，在 RTX 4070 上則少於 9 秒。

Generation time by GPU for the step-distilled model, 16 steps: 0.55 s on GB300 to 8.9 s on RTX 4070 for 1024×1024 text-to-image. — 按 GPU 顯示生成時間：步數蒸餾模型，16 步。每張圖像所需秒數，每次執行生成一張圖像。數值越低越好。由 NVIDIA 測量；RTX 結果使用 ComfyUI；數據結果採用各配置中表現最佳的框架。每款 GPU 均顯示其速度最快的版本。GPU 本身的生成時間；第 02 節的 API 延遲亦包括排隊、網絡和提示詞上採樣。

Generation time by GPU for the base model, 50 steps: 1.7 s on GB300 and DGX Station to 43.8 s on DGX Spark for 1024×1024 text-to-image. — 按 GPU 顯示生成時間：基礎模型，50 步。每張圖像所需秒數，每次執行生成一張圖像。數值越低越好。由 NVIDIA 測量；RTX 結果使用 ComfyUI。每款 GPU 均顯示其速度最快的版本。

基礎檢查點專為微調而設：Diffusers 和 Ostris 的 AI Toolkit 從首日起支援 LoRA 訓練，而 NVIDIA 的 NeMo AutoModel 則提供可直接使用已發布檢查點的訓練配方。

對於需要更低延遲、追求更快速度的生產工作負載，我們亦會與團隊合作，進行特定客製化以達到這個目標。聯絡我們。

速度與品質的前沿

FLUX 3 Image Klein 亦進一步擴展速度與品質的帕累托前沿。透過 BFL API，它的延遲低於 Qwen-Image 2.1、FLUX.2 [pro]、Ideogram V4.5 和 Krea 2，並在其延遲及更高延遲下取得最高評分。下方圖表中，紫色線表示各延遲下可取得的最高評分，灰色線則表示先前的前沿。

延遲是從提交請求到完成生成 1 MP 圖片的端對端時間，包括排隊時間。FLUX 3 Image Klein 的時間是在我們的伺服器上測量。其他模型則從用戶端測量，因此包括輪詢和網絡時間。Krea 2 的測量採用 Medium 層級；其 Large 層級以文字生成圖片需時 31.1 秒。

Elo rating vs. median API latency at 1 MP. FLUX 3 Image Klein is fastest among top-rated models: 4.54 s text to image, 7.18 s editing.

開始使用

FLUX 3 Image Klein 即日起以開放權重形式提供，亦可透過 BFL API 使用。

試用

BFL API：蒸餾模型以 flux-3-image-klein 為名提供，並支援提示詞擴增和像素還原功能，可完整保留圖片中未經編輯的區域。每張 1K 圖片收費 $0.009 起。
Playground 或 Hugging Face。

用它進行開發

Hugging Face 上的權重：基礎版和蒸餾版。
參考推理程式碼，包括用於邊界框控制的 Gradio 示範。
在 Hugging Face Spaces 上試用。
首日支援 ComfyUI、Hugging Face Diffusers、TensorRT-LLM、SGLang Diffusion 和 vLLM-Omni。
支援使用 Ostris's AI Toolkit 進行 LoRA 訓練，並提供 NVIDIA NeMo AutoModel 的訓練方案。
模型在 NVIDIA GB200 NVL72 上訓練，並針對 NVIDIA 的加速運算平台進行最佳化，透過 NVIDIA TensorRT LLM、vLLM-Omni 和 SGLang Diffusion 提供服務。
在 NVIDIA GB300 上，蒸餾模型以 NVFP4 生成 1MP 圖片只需不到 0.6 秒。提供 LoRA 服務會令生成時間增加約 5%。

授權

權重採用 FLUX Kommunity License，個人及年收入低於 $5M 的公司可免費作商業用途，亦可用於研究及非商業用途。規模較大的機構可透過我們的自架授權方案或 API 部署作商業用途。

安全

為了讓 AI 技術既開放又安全，我們在模型開發生命週期的各個階段實施多重防護措施，以防止濫用。這些措施包括在預訓練期間篩選數據集，以減少模型接觸有害內容；以及在後訓練期間進行有針對性的微調，以抑制有害行為，逐步提高誘使模型生成有害內容的難度。發布前，FLUX 3 Image Klein 檢查點經過內部嚴格的紅隊測試，並由外部安全合作夥伴 Cinder 評估，結果顯示其弱點遠少於其他熱門開放權重模型。有關我們安全方法的更多資訊，請參閲此處。

FLUX 3 Image Klein 是 FLUX 3 系列推出的第二款開放權重模型，繼 FLUX 3 Action 之後發布。後續還會推出更多模型。

瞭解更多

FLUX 3: Real World Models，FLUX 3 系列背後的研究
FLUX 3 Action，我們用於機械人控制的開放權重 7B 模型

引用

如在作品中使用 FLUX 3 Image Klein，請引用：

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  author       = {{Black Forest Labs}},
  title        = {{FLUX} 3 Image Klein},
  year         = {2026},
  url          = {https://bfl.ai/blog/flux-3-image-klein},
}