FLUX 3 Image Klein 发布：5.6B 参数开源模型实现原生 4K 生成

今日发布 FLUX 3 Image Klein，这是一款 5.6B 参数的开源权重模型，支持文生图、图像编辑及最多包含 10 张参考图的多参考生成。它与完整的 FLUX 3 Image 模型共享核心能力：原生 4K 生成、像素级精准编辑，以及可控制元素位置或将编辑限定在指定区域内的边界框。

FLUX 3 Image Klein 基于 FLUX 3 在图像、视频和音频领域的共享学习成果。图像提供空间细节，视频补充运动和物理动态，音频则提供关于事件和交互的信息。这些信号共同帮助模型生成更符合现实世界感知特征的图像。

本次发布包含用于微调的基础模型、用于低延迟生成的步骤蒸馏模型，以及在 NVIDIA 支持下开发的 FP8、INT8 和 NVFP4 构建版本，均采用 FLUX Kommunity License 授权。

在 BFL API 中试用 · 下载权重

FLUX 3 Image Klein 输出拼贴：插画、人像、摄影、动漫、邮票设计和字体排版。

更少参数，领先开源质量

内部评测显示，FLUX 3 Image Klein 在文生图、多参考生成和图像编辑方面均排名第一，优于更大的开源权重模型。其表现甚至超过了比较中的闭源模型 Ideogram V4.5 和 FLUX.2 [pro]。作为 5.6B 参数的模型，它是比较中体积最小的开源模型，而 Qwen-Image 2.1 为 7B，Krea 2 为 12.9B。与 9B 的 FLUX.2 [klein] 相比，它在文生图方面 Elo 评分提升了 91 分，图像编辑提升了 70 分，同时参数量减少了 38%。

文生图与图像编辑的 Elo 评分与生成器参数量对比，FLUX 3 Image Klein 以 5.6B 参数领先。

FLUX 3 Image Klein 同样针对消费级 GPU 做了优化。更少的参数量让本地运行变得可行，微调成本也更低。对数据主权或本地化部署有要求的团队，可以在自己的基础设施上评估和适配模型。这对端侧图像编辑也很关键，用户可以直接在自己心爱的笔记本上编辑图片。模型权重在 BF16 下需要 11.2 GB，FP8 下为 5.6 GB。借助 INT8 版本，FLUX 3 Image Klein 只需 8GB 显存就能在 NVIDIA GeForce RTX GPU 上通过 ComfyUI 或 Diffusers 运行，把 FLUX.2 [klein] 的成果进一步延伸到更小的硬件上。使用蒸馏模型加 INT8 版本，在 NVIDIA GeForce RTX 5090 上通过 ComfyUI 约 4 秒即可生成一张 1MP 图像，RTX 4070 上也不到 9 秒。

Step-distilled 模型在不同 GPU 上的生成时间，16 步：1024×1024 文生图，GB300 上 0.55 秒，RTX 4070 上 8.9 秒。 — 不同 GPU 的生成时间：Step-distilled 模型，16 步。单位为每张图像的秒数，每次运行一张图，数值越低越好。由 NVIDIA 测量；RTX 结果在 ComfyUI 中获得；数据结果代表每种配置下表现最佳的框架。每张 GPU 均展示其最快构建版本。此为 GPU 本身的生成时间；第 02 节中的 API 延迟还包括排队、网络和提示词扩展。

Base 模型在不同 GPU 上的生成时间，50 步：1024×1024 文生图，GB300 和 DGX Station 上 1.7 秒，DGX Spark 上 43.8 秒。 — 不同 GPU 的生成时间：Base 模型，50 步。单位为每张图像的秒数，每次运行一张图，数值越低越好。由 NVIDIA 测量；RTX 结果在 ComfyUI 中获得。每张 GPU 均展示其最快构建版本。

Base 检查点专为微调设计：Diffusers 和 Ostris 的 AI Toolkit 支持从第一天起进行 LoRA 训练，NVIDIA 的 NeMo AutoModel 提供可直接使用发布检查点的配方。

如需更低延迟的更快生产级工作负载，我们也与团队合作进行定制优化。联系我们。

速度–质量前沿

FLUX 3 Image Klein 也拓展了速度–质量帕累托前沿。通过 BFL API，它比 Qwen-Image 2.1、FLUX.2 [pro]、Ideogram V4.5 和 Krea 2 具有更低延迟，并在其延迟及以上区间内获得最高评分。在下图中，紫色线表示每个延迟水平下可用的最高评分，灰色线表示前一个前沿。

延迟为端到端测量，从请求提交到完成 1 MP 图像，包括排队时间。FLUX 3 Image Klein 在服务器上计时。其他模型从客户端计时，包括轮询和网络时间。Krea 2 在 Medium 级别计时；其 Large 级别文生图耗时 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.

开始使用

FLUX 3 Image Klein 现已以开放权重形式发布，并可通过 BFL API 调用。

立即体验

BFL API：蒸馏模型 flux-3-image-klein 现已上线，支持 Prompt 扩展与像素恢复功能，可精准保留图像未编辑区域。每张 1K 图像的定价低至 $0.009。
访问 Playground 或 Hugging Face。

开发集成

Hugging Face 权重下载：base 和 distilled。
参考推理代码，包含用于边界框控制的 Gradio 演示。
在 Hugging Face Spaces 上试用。
首发支持包括 ComfyUI、Hugging Face Diffusers、TensorRT-LLM、SGLang Diffusion 以及 vLLM-Omni。
结合 Ostris AI Toolkit 和 NVIDIA NeMo AutoModel 中的配方进行 LoRA 训练。

在 NVIDIA GB200 NVL72 上训练，并针对 NVIDIA 加速计算平台优化，可通过 NVIDIA TensorRT LLM、vLLM-Omni 和 SGLang Diffusion 部署服务。

在 NVIDIA GB300 上，蒸馏模型以 NVFP4 精度生成一张 1MP 图像仅需不到 0.6 秒；加载 LoRA 只会让生成时间增加约 5%。

许可协议

模型权重基于 FLUX Kommunity License 发布，个人及年收入低于 500 万美元的公司可免费商用，也可用于研究和非商业用途。更大规模的组织可通过我们的自托管授权方案或 API 进行商业部署。

安全

为了让 AI 技术既开放又安全，我们在模型开发全流程中部署了多层防护措施以对抗滥用，包括预训练阶段的数据集过滤（限制有害内容的暴露），以及后训练阶段的针对性微调（抑制有害行为），让诱导生成有害内容变得愈发困难。发布之前，FLUX 3 Image Klein 的各 checkpoint 经过严格的内部红队测试，并由我们的外部安全合作方 Cinder 进行评估，结果显示其漏洞远少于其他流行的开源权重模型。有关我们安全方法的更多信息，请见这里。

FLUX 3 Image Klein 是 FLUX 3 系列继 FLUX 3 Action 之后的第二个开源权重发布，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源权重 7B 模型

引用

如果你在工作中使用了 FLUX 3 Image Klein，请引用：

@misc{bfl2026flux3imageklein,
  author       = {{Black Forest Labs}},
  title        = {{FLUX} 3 Image Klein},
  year         = {2026},
  url          = {https://bfl.ai/blog/flux-3-image-klein},
}

原始来源： Hacker News