FLUX.2-klein-base-4B

מה זה

מדובר בארכיטקטורת rectified flow transformer בגודל של כמעט ארבעה מיליארד פרמטרים. השוני הגדול פה הוא שילוב של יצירת תמונה מתיאור טקסטואלי יחד עם יכולות עריכה של תמונות קיימות, כולל תמיכה במספר תמונות רפרנס במקביל. השליטה הזו מאפשרת לשמור על עקביות בלי לבנות שרשרת כלים מורכבת סביב המודל.

בניגוד לגרסאות מזוקקות שמכוונות רק למהירות על חשבון עומק, גרסת הבסיס שומרת על אות האימון המלא. זה נותן גיוון רחב יותר בתוצאות וחופש אמיתי בבניית צנרות יצירה מותאמות אישית. הגודל הקומפקטי שלו לא דורש חוות שרתים ענקית, והוא תוכנן לעבודה שוטפת מול ספריות סטנדרטיות כמו diffusers ו־ComfyUI.

מתאים ל

• אימון מודלי LoRA

  משקלי בסיס לא מזוקקים שומרים על כל המידע המקורי ומהווים נקודת פתיחה נקייה לאימון סגנונות חדשים.

• עריכת תמונות מרובת מקורות

  הארכיטקטורה תומכת במספר תמונות רפרנס במקביל לשינוי אלמנטים מורכבים בתוך תמונה.

• מחולל מקומי למפתחים

  דרישת זיכרון של 13 גיגה מאפשרת הרצה על כרטיס מסך מסחרי רגיל בלי תלות ברשת.

איפה זה נופל

היכולת לייצר טקסט כתוב בתוך התמונה עדיין מוגבלת, והאותיות עלולות לצאת מרוחות או משובשות. המודל מתקשה לעיתים בהיצמדות להוראות מורכבות, והדיוק שלו תלוי באופן כבד בסגנון הניסוח שתכתבו. בנוסף, הוא מוגדר רשמית רק באנגלית, כך שהזנת הנחיות בעברית עלולה להיכשל לחלוטין או לספק תוצאות לא צפויות.

אותה משפחה

FLUX.2-klein יצא ב־8 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

איך מריצים

בשביל להריץ אותו מקומית תצטרכו כרטיס מסך עם לפחות 13 גיגה זיכרון גרפי, למשל RTX 3090 או RTX 4070 ומעלה. הקוד לדוגמה משתמש ב־bfloat16 ובטעינה חלקית לזיכרון של המחשב כדי לחסוך מקום, יחד עם חמישים צעדי דגימה ליצירה.

אם יש לכם כרטיס מתאים בסביבת הפיתוח, ההרצה המקומית פשוטה דרך פייתון ואין סיבה אמיתית לשלם על שירות חיצוני. מומלץ לעבור לתשתית ענן מנוהלת או שירותי קריאה רק אם אתם צריכים לשרת משתמשים רבים במקביל, או כשאין לכם חומרה פיזית עם כמות הזיכרון הנדרשת.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-4B")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

25 קבצים במאגר, 22.1 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors7.8 GB
• flux-2-klein-base-4b.safetensors7.8 GB
• text_encoder/model-00001-of-00002.safetensors5.0 GB
• text_encoder/model-00002-of-00002.safetensors3.1 GB
• vae/diffusion_pytorch_model.safetensors168.1 MB
• tokenizer/tokenizer.json11.4 MB
• others.jpg3.4 MB
• realism.jpg2.9 MB
• tokenizer/vocab.json2.8 MB
• editing.jpg2.5 MB
• tokenizer/merges.txt1.7 MB
• text_encoder/model.safetensors.index.json32.9 KB
• README.md10.1 KB
• LICENSE.md9.6 KB
• tokenizer/tokenizer_config.json5.4 KB
• tokenizer/chat_template.jinja4.2 KB
• .gitattributes1.6 KB
• text_encoder/config.json1.5 KB
• vae/config.json821 B
• tokenizer/added_tokens.json707 B
• tokenizer/special_tokens_map.json613 B
• transformer/config.json531 B
• scheduler/scheduler_config.json486 B
• model_index.json422 B
• text_encoder/generation_config.json214 B

הרישיון

הפרויקט מופץ תחת רישיון apache-2.0 מלא וחופשי. מותר להשתמש בו במוצרים מסחריים, לשנות את הקוד והמשקלים, ולהפיץ פיתוחים בלי לשלם תמלוגים. התנאים היחידים הם שמירה על הודעת הרישיון המקורית והימנעות משימוש בסימני המסחר של היוצרים.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗