AI・機械学習

Flux 3 Image Klein: オープンウェイト、5.6Bパラメータ

Flux 3 Image Klein: open weights, 5.6B parameters (bfl.ai)

197 pointsby gmays2026年10月17日56 コメント

要約

Black Forest Labsは、テキストから画像を生成する5.6Bパラメータのオープンウェイトモデル「FLUX 3 Image Klein」をリリースしました。このモデルは、ネイティブ4K生成、ピクセル単位の編集、バウンディングボックスによる制御といったコア機能を持ち、既存のオープンウェイトモデルや一部のクローズドモデルを上回る性能を示します。消費者向けGPUでのローカル実行や低遅延生成に最適化されており、商用利用も可能なライセンスで提供されます。

全文翻訳

FLUX 3 Image Klein

本日、私たちはテキストから画像生成、画像編集、最大10枚の参照画像を用いたマルチリファレンス生成が可能な、パラメータ数5.6Bのオープンウェイトモデル「FLUX 3 Image Klein」をリリースします。これは、ネイティブ4K生成、ピクセル単位の編集、要素の配置を制御するバウンディングボックス、または編集領域を限定する機能など、フルFLUX 3 Imageモデルのコア機能と共通しています。

FLUX 3 Image Kleinは、画像、動画、音声にわたるFLUX 3の共有学習に基づいています。画像は空間的な詳細を、動画は動きと物理的なダイナミクスを、音声はイベントとインタラクションに関する情報を提供します。これらを組み合わせることで、モデルは現実世界に基づいた画像生成が可能になります。

リリースには、ファインチューニング用のベースモデルと、低遅延生成用のステップ蒸留モデルが含まれます。また、NVIDIAのサポートを受けて開発されたFP8、INT8、NVFP4ビルドも、FLUX Kommunity Licenseの下で提供されます。

BFL APIで試す · ウェイトをダウンロード

［画像: FLUX 3 Image Kleinの出力コラージュ：イラスト、ポートレート、写真、アニメ、スタンプデザイン、タイポグラフィ。］

より少ないパラメータでオープンウェイトの最高品質をリード

内部評価において、FLUX 3 Image Kleinは、テキストから画像生成、マルチリファレンス生成、画像編集のすべてにおいて、より大きなオープンウェイトモデルを上回り、トップランクに位置しています。比較対象となったクローズドモデルであるIdeogram V4.5やFLUX.2 [pro]も上回る評価です。5.6Bパラメータというサイズは、比較対象の中で最も小さいオープンモデルであり、Qwen-Image 2.1の7B、Krea 2の12.9Bと比較されます。FLUX.2 [klein] 9Bと比較すると、テキストから画像生成で91 Elo、画像編集で70 Elo向上し、パラメータ数は38%削減されています。

［画像: テキストから画像生成および画像編集における、生成パラメータ対Eloレーティング。FLUX 3 Image Kleinが5.6Bパラメータでリード。］

FLUX 3 Image Kleinは、コンシューマー向けGPUにも最適化されています。パラメータ数が少ないため、ローカルでの実行が現実的になり、適応コストも低くなります。データ主権やローカルデプロイメント要件を持つチームは、独自のインフラストラクチャ上でモデルを評価・適応させることができます。これは、オンデバイスでの画像編集にも不可欠であり、消費者は好みのラップトップで直接画像を編集できるようになります。ジェネレーターウェイトは、BF16で11.2 GB、FP8で5.6 GBを必要とします。INT8ビルドを使用すると、FLUX 3 Image KleinはComfyUIまたはDiffusersを介して、わずか8GBのVRAMを持つNVIDIA GeForce RTX GPUで動作し、FLUX.2 [klein]が開始した機能をさらに小型のハードウェアに拡張します。蒸留モデルとINT8ビルドを使用すると、NVIDIA GeForce RTX 5090では約4秒、RTX 4070ではComfyUI経由で9秒未満で1MP画像を生成します。

［画像: ステップ蒸留モデル、16ステップでのGPU別生成時間：1024×1024テキストから画像生成でGB300で0.55秒、RTX 4070で8.9秒。］

GPU別生成時間：ステップ蒸留モデル、16ステップ。画像あたりの秒数、1回の実行につき1枚の画像。少ないほど良い。NVIDIA測定。RTXはComfyUIでの結果。データ結果は各構成で最もパフォーマンスの高いフレームワーク。各GPUは最速のビルドを示しています。API遅延（セクション02）には、キューイング、ネットワーク、プロンプトアップサンプリングも含まれます。

［画像: ベースモデル、50ステップでのGPU別生成時間：1024×1024テキストから画像生成でGB300およびDGX Stationで1.7秒、DGX Sparkで43.8秒。］

GPU別生成時間：ベースモデル、50ステップ。画像あたりの秒数、1回の実行につき1枚の画像。少ないほど良い。NVIDIA測定。RTXはComfyUIでの結果。各GPUは最速のビルドを示しています。

ベースチェックポイントはファインチューニング用に構築されています。DiffusersとOstrisのAI Toolkitは初日からLoRAトレーニングをサポートしており、NVIDIAのNeMo AutoModelはリリースされたチェックポイントから直接動作するレシピを提供します。

さらに高速な低遅延を必要とするプロダクションワークロードについては、特定のカスタマイズについてもチームと協力しています。お問い合わせ。

スピードと品質のフロンティア

FLUX 3 Image Kleinは、スピードと品質のパレートフロンティアも拡張します。BFL APIを通じて、Qwen-Image 2.1、FLUX.2 [pro]、Ideogram V4.5、Krea 2よりも低い遅延で、その遅延およびそれ以上のレベルで最高の評価を提供します。以下のチャートでは、紫色の線が各遅延で利用可能な最高の評価を、灰色の線が以前のフロンティアを示しています。

遅延は、リクエスト送信から完成した1MP画像まで、キューイングを含めたエンドツーエンドで測定されます。FLUX 3 Image Kleinは当社のサーバーで時間を計測しました。他のモデルはクライアントから時間を計測しており、ポーリングとネットワーク時間を含みます。Krea 2はMediumティアで時間を計測しました。そのLargeティアは、テキストから画像生成で31.1秒かかりました。

［画像: 1MPでの中央値API遅延対Eloレーティング。FLUX 3 Image Kleinはトップ評価モデルの中で最速：テキストから画像生成で4.54秒、編集で7.18秒。］

開始方法

FLUX 3 Image Kleinは本日、オープンウェイトとして、またBFL APIを通じて利用可能です。

試してみる

BFL API：蒸留モデルはflux-3-image-kleinとして利用可能で、プロンプトアップサンプリングとピクセルリストアレーションを備え、画像の編集されていない領域を正確に保持します。価格は1K画像あたり0.009ドルから始まります。
PlaygroundまたはHugging Face。

構築する

Hugging Faceのウェイト：ベースおよび蒸留。
参照推論コード、バウンディングボックス制御用のGradioデモを含む。
Hugging Face Spacesで試してみてください。
ComfyUI、Hugging Face Diffusers、TensorRT-LLM、SGLang Diffusion、vLLM-Omniでの初日からサポート。
Ostris's AI ToolkitでのLoRAトレーニングと、NVIDIA NeMo AutoModelでのレシピ。
NVIDIA GB200 NVL72でトレーニングされ、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングプラットフォーム向けに最適化され、NVIDIA TensorRT LLM、vLLM-Omni、SGLang Diffusionを介して提供されます。
NVIDIA GB300では、蒸留モデルがNVFP4で0.6秒未満で1MP画像を生成します。LoRAの提供は生成時間に約5%追加されます。

ライセンス

ウェイトはFLUX Kommunity Licenseの下で提供されます。このライセンスは、年間収益が500万ドル未満の個人および企業に対する無料の商用利用、および研究および非商用利用を許可します。より大規模な組織は、セルフホスト型ライセンスオプションまたはAPIを通じて商用展開できます。

安全性

AI技術をオープンかつ安全にするために、モデル開発ライフサイクルの全体にわたって複数のセーフガードを実装し、誤用に対抗しています。これには、有害なコンテンツへの露出を制限するための事前トレーニング中のデータセットフィルタリングや、有害な動作を抑制するための事後トレーニング中のターゲットを絞ったファインチューニングが含まれ、有害コンテンツの誘発を徐々に困難にしています。リリースに先立ち、FLUX 3 Image Kleinチェックポイントは、社内で厳密にレッドチームテストされ、外部の安全パートナーであるCinderによって評価され、他の一般的なオープンウェイトモデルよりも大幅に少ない脆弱性を示しました。安全性の方法論についてはこちらで詳しく説明しています。

FLUX 3 Image Kleinは、FLUX 3ファミリーからの2番目のオープンウェイトリリースであり、FLUX 3 Actionに続くものです。今後もリリースは続きます。

詳細情報

FLUX 3: Real World Models、FLUX 3ファミリーの背後にある研究
FLUX 3 Action、ロボット制御用のオープンウェイト7Bモデル

引用

FLUX 3 Image Kleinをあなたの研究で使用する場合は、以下を引用してください。

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