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新智元报道
编辑：元宇
【新智元导读】Black Forest Labs的开源视觉模子FLUX.2上新 ，这是一款专为现实创意事情流程打造 ，绝非演示噱头的生产力工具 ，与前代FLUX.1相比 ，实现了从「会画」到「懂你要画什么」的跃升 。
设计师要解放了！
刚刚 ，专为真实设计流程打造的视觉AI模式重磅宣布 。
假设你是一名设计师 ，正准备做一份产品海报 。
按以往流程 ，你要先找图、修图、调光、排版、对齐Logo、试十几版字体……
等这些都做完了 ，也许客户或老板早已等得不耐心了 ，也许后面尚有无限的改稿等着你 。
「不是我没创意 ，而是时间不敷！」
灵光乍现很简朴 ，乍现的灵光落实到执行层大都是耗时艰辛的苦活累活 。
若是有一天你只需要告诉电脑 ，你想出一份什么样的产品海报 ，这些苦活累活都有人帮你干了 ，这是一种什么感受？
克日 ，Black Forest Labs推出的一款FLUX.2的视觉模子 ，让这这件事成为可能 。
FLUX.2是一款专为现实创意事情流程打造 ，绝非演示噱头的生产力工具 。
更主要的一点 ，它是开源的 。
更低的价钱 ，纳米香蕉版的品质 ，妥妥的设计师福利 。
不炫技 ，让前沿视觉AI人人可用
FLUX.2 专为真实天下的创意事情流程打造 ，而不是只做演示或炫技 。
它能够天生高质量图像 ，并在多个参考图像之间坚持角色和气概的一致性；能明确结构化提醒词；能阅读与天生重大文本；能稳固处置惩罚光照、结构与Logo……
别的 ，它还能在最高4兆像素下举行图像编辑 ，同时坚持细节与整体一致性 。
这些媲美顶级视觉模子的能力 ，现在已经所有开源 ，这与Black Forest Labs的开放焦点理念有关：
「我们相信 ，视觉智能应该由全球的研究者、创作者和开发者配合塑造 ，而不是集中在少数人手中 。」
因此 ，自2024年建设之日起 ，他们一直致力于将前沿能力与开放研究连系 ，宣布强盛、透明且易组合的开放权重模子 ，同时为需要规；⒖煽啃杂胱越缢档耐哦犹峁┪冉 ⒖芍苯油度肷男Ю徒涌 。
它们将 FLUX.1 [dev]（全球最受接待的开放图像模子）与专业级模子 FLUX.1 Kontext [pro] 连系 ，后者已被Adobe、Meta等团队使用 。
Black Forest Labs通过开放焦点战略增进实验、降低本钱、勉励审查 ，并确保能一连地把来开松手艺带给更多的人 。
FLUX.2
从能画工具 ，到「懂你要画什么」
FLUX.1作为创意工具已经很强了 ，能追随提醒词作创意 。
FLUX.2的升级 ，像从「会画画的人」跃迁到「会视察、会剖析、会推理的视觉大脑」 。
这意味着前沿视觉AI能力正在改变生产流程和本钱结构 ，成为未来创意基础设施中不可替换的组成部分 。
所有FLUX.2变体均在一个模子中提供基于文本和多个参考图像的图像编辑功效 。
为什么FLUX.2能够懂你要画什么 ，并且凭证你的意思画出来 ，由于它一次把下列能力组合在了一起：
多参考支持：一次最多读10张参考图像 ，可以实现现在最佳的角色 / 产品 / 气概一致性 。
图像细节与拟真度提升：更高细节、更锐利的纹理、更稳固的光照 ，适用于产品拍摄、可视化与类摄影应用 。
更强文本渲染：重大排版、信息图、心情包、UI设计稿中的小字现在可以稳固天生 。
听得懂重大指令：更强的提醒词遵照能力 ，对重大、结构化、多部分提醒词与组合约束的执行更稳固 。
明确空间与光线：更强天下知识明确 ，对真实天下、光照逻辑与空间结构的明确更扎实 ，使天生场景更自然、更切合预期 。
高区分编辑：更高区分率与更无邪的比例 ，支持最高4兆像素的图像编辑 。
输出多样性：FLUX.2能够天生高度细腻的逼真图像以及包括重大排版的信息图 ，区分率最高可达400万像素（4MP） 。
开箱即用
FLUX.2模子家族
性价比是FLUX.2模子系列的强项 ，在各性能层级中以极具竞争力的价钱提供业界领先的图像天生质量 。
FLUX.2模子家族从完全托管、可直接生产的API ，一直到开发者可外地运行的开放权重模子一应俱全 。
下面是FLUX.2 [pro]、FLUX.2 [flex]、FLUX.2 [dev] 与 FLUX.2 [klein] 的定位与适用场景：
FLUX.2 [pro]：图像质量抵达顶级关闭模子水平 ，提醒词遵照与画面保真度体现一流 ，同时天生更快、本钱更低 ，实现速率与质量的双赢 ？稍贐FL Playground、BFL API及相助同伴平台使用 。
FLUX.2 [flex]：允许调解步数、指导规模等参数 ，闪开发者在质量、提醒词执行力与速率之间自界说平衡 。尤其善于渲染文本与细腻细节 ？稍赽fl.ai/play、 BFL API及相助同伴平台使用 。
FLUX.2 [dev]：32B 开放权重模子 ，由 FLUX.2 基础模子衍生 ，是现在最强的开放权重图像天生与编辑模子 。它将文本天生图像与多图像编辑集成在一个 checkpoint 中 。权重已在Hugging Face宣布 ，可使用官方推理代码外地运行 。在消耗级 GPU（如 GeForce RTX）上 ，可使用 NVIDIA 与 ComfyUI 相助优化的 fp8 推理版本 。你也可以通过 FAL, Replicate, Runware, Verda, TogetherAI, Cloudflare, DeepInfra的API使用 FLUX.2 [dev] 。
FLUX.2 [klein]（即将上线）：开源、Apache 2.0模子 ，由FLUX.2基础模子尺寸蒸馏而来 ，比同类从零训练的模子更强、更适合开发者 ，并保存大宗西席模子的能力 ？梢约尤氩馐酝 。
FLUX.2 - VAE：全新的变分自编码器 ，在可学习性、质量与压缩率之间实现最佳平衡 ，是所有FLUX.2 flow主干的基础 。手艺报告已宣布 ，模子在HF上以Apache 2.0允许提供 。
使用可变步数天生设计：FLUX.2 [flex] 的「步数」参数允许在排版精度与延迟之间自由权衡 。从左到右：6步、20步、50步 。
通过可变步数控制图像细节：FLUX.2 [flex] 提供了一个「步数」参数 ，用于在图像细节和延迟之间举行权衡 。从左至右划分为：6 步、20 步、50 步 。
FLUX.2 系列以极具竞争力的价钱提供顶级图像天生质量 ，跨差别性能层级都具备最强性价比 。
关于开放权重模子 ，FLUX.2 [dev] 设立了新的业界标准 ，在文本天生图像、单参考编辑、多参考编辑等方面均达领先水平 ，并稳固逾越所有其他开放权重替换品 。
事情原理
FLUX.2基于潜空间的流匹配架构构建 ，并将图像天生与编辑整合在统一个模子中 。
该模子将24B参数的Mistral-3视觉语言模子与rectified flow Transformer 连系 。
https://docs.mistral.ai/models/mistral-small-3-2-25-06
VLM提供现实天下知识与语境明确 ，而Transformer捕获空间结构、材质特征与构图逻辑 ，这些是早期架构难以泛起的 。
研究职员从零重新训练了模子的潜空间 ，使其在可学习性与图像质量之间取得更优平衡 。
参考资料：
https://x.com/bfl_ml/status/1993345470945804563?s=20%20
https://bfl.ai/blog/flux-2
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