Black Forest Labs 开源 FLUX 3 Klein：5.6B 参数支持多参考图生成

今天，我们正式发布 FLUX 3 Image Klein，这是一款拥有 56 亿（5.6B）参数的开源权重模型，支持文生图、图像编辑以及最多包含 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 分辨率生成、像素级精准编辑，以及通过边界框（bounding boxes）控制元素放置位置或将编辑限制在特定区域的功能。

FLUX 3 Image Klein 建立在 FLUX 3 跨图像、视频和音频的共享学习成果之上。图像提供空间细节，视频补充运动与物理动态，音频则提供关于事件和交互的信息。这些信号共同作用，帮助模型生成更具现实感、更贴合真实世界的图像。

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（step distilled）模型，同时还提供了由 NVIDIA 支持开发的 FP8、INT8 和 NVFP4 版本，均采用 FLUX Kommunity License 许可协议。

在 BFL API 中试用 · 下载权重

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任务中均排名第一，超越了参数量更大的开源权重模型。它甚至优于对比中的闭源模型 Ideogram V4.5 和 FLUX.2 [pro]。作为对比组中参数量最小的开源模型（5.6B），其规模远小于 Qwen-Image 2.1（7B）和 Krea 2（12.9B）。与 FLUX.2 [klein] 9B 相比，它在参数量减少 38% 的情况下，文生图 Elo 评分提升了 91 分，图像编辑 Elo 评分提升了 70 分。

FLUX 3 Image Klein 同样针对消费级 GPU 进行了优化。更少的参数使其能够本地运行，并降低了适配成本；对于有数据主权或本地部署要求的团队，可以在自有基础设施上评估和适配该模型。这对于端侧图像编辑也至关重要，让消费者可以直接在常用的笔记本电脑上编辑图像。生成器权重在 BF16 精度下需要 11.2 GB，在 FP8 精度下需要 5.6 GB。通过 INT8 构建版本，FLUX 3 Image Klein 可在显存低至 8GB 的 NVIDIA GeForce RTX GPU 上运行（支持 ComfyUI 或 Diffusers），将 FLUX.2 [klein] 所开创的低硬件门槛进一步降低。结合蒸馏模型与 INT8 构建版本，在 NVIDIA GeForce RTX 5090 上通过 ComfyUI 生成一张 1MP 图像仅需约 4 秒，而在 RTX 4070 上则不到 9 秒。

按 GPU 划分的生成时间：步数蒸馏模型，16 步。每张图像的秒数，每次运行生成一张图像。数值越低越好。由 NVIDIA 测量；RTX 结果基于 ComfyUI；数据结果为每种配置下性能最佳的框架。每个 GPU 显示其最快的构建版本。此处为 GPU 本身的生成时间；第 02 节中的 API 延迟还包括排队、网络传输和提示词上采样时间。

按 GPU 划分的生成时间：基础模型，50 步。每张图像的秒数，每次运行生成一张图像。数值越低越好。由 NVIDIA 测量；RTX 结果基于 ComfyUI。每个 GPU 显示其最快的构建版本。

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 提供了可直接基于发布检查点使用的配方。

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的定制化开发，以帮助您实现目标。联系我们。

在速度–质量前沿

FLUX 3 Image Klein 进一步拓展了速度与质量之间的帕累托前沿。通过 BFL API，其延迟低于 Qwen-Image 2.1、FLUX.2 [pro]、Ideogram V4.5 和 Krea 2，并在同等及更高延迟水平下获得了最高评分。在下方的图表中，紫色线条描绘了在每个延迟水平下可获得的最高评分，灰色线条则展示了此前的性能前沿。

延迟为端到端测量，从提交请求到生成完成的 1 MP 图像，包括排队时间。FLUX 3 Image Klein 在我们的服务器上进行了计时。其他模型则从客户端进行计时，这包括了轮询和网络传输时间。Krea 2 在其 Medium 层级上进行了计时；其 Large 层级的文生图耗时为 31.1 秒。

开始使用

FLUX 3 Image Klein 今日已发布，提供开放权重并通过 BFL API 提供服务。

试用体验

• BFL API：蒸馏模型以 flux-3-image-klein 名称提供，支持提示词上采样（prompt upsampling）和像素修复（pixel restoration），后者能精确保留图像中未编辑的区域。定价起价为每 1K 图像 $0.009。
• Playground 或 Hugging Face。

基于此构建

• 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's AI Toolkit 进行 LoRA 训练，以及 NVIDIA NeMo AutoModel 中的配方。
• 在 NVIDIA GB200 NVL72 上训练，并针对 NVIDIA 加速计算平台进行了优化，通过 NVIDIA TensorRT LLM、vLLM-Omni 和 SGLang Diffusion 提供服务。
• 在 NVIDIA GB300 上，蒸馏模型在 NVFP4 精度下生成一张 1MP 图像耗时不到 0.6 秒。加载 LoRA 会使生成时间增加约 5%。

License

权重采用 FLUX Kommunity License 发布，允许年收入低于 500 万美元的个人和企业免费商用，同时支持研究和非商业用途。大型组织可通过我们的自托管许可选项或 API 进行商业部署。

Safety

为了让 AI 技术既开放又安全，我们在模型开发的全生命周期中实施了多重防护措施，以应对滥用风险。这些措施包括：在预训练阶段使用数据集过滤器以减少有害内容的暴露；在后训练阶段进行针对性微调以抑制有害行为，从而逐步增加诱导生成有害内容的难度。在发布之前，FLUX 3 Image Klein 检查点经过了严格的内部红队测试，并由我们的外部安全合作伙伴 Cinder 进行评估，结果显示其漏洞数量显著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，请见此处。

FLUX 3 Image Klein 是 FLUX 3 系列的第二个开源权重版本，继 FLUX 3 Action 之后发布。未来还将有更多版本推出。

了解更多

• FLUX 3：现实世界模型，FLUX 3 系列背后的研究
• FLUX 3 Action，我们用于机器人控制的 7B 参数开源权重模型

引用

如果您在工作中使用了 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},
}