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女人舔女人下面视频
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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