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FLUX.2 の抂芁

    以䞋の蚘事が面癜かったので、簡単にたずめたした。

    ・FLUX.2: Frontier Visual Intelligence

    1. FLUX.2

    「FLUX.2」は、珟実䞖界のクリ゚むティブワヌクフロヌ向けに蚭蚈されおいる画像生成モデルです。耇数の参照画像間でキャラクタヌずスタむルの䞀貫性を維持しながら、高品質な画像を生成したす。構造化されたプロンプトに埓い、耇雑なテキストの読み曞き、ブランドガむドラむンの遵守、そしおラむティング、レむアりト、ロゎの確実な凊理を実珟したす。倧4メガピクセルの画像を線集しながら、ディテヌルず䞀貫性を維持できたす。

    2. Black Forest Labs

    ビゞュアルむンテリゞェンスは、少数の人々だけでなく、䞖界䞭の研究者、クリ゚むタヌ、開発者によっお圢䜜られるべきだず考えおいたす。だからこそ、最先端の技術ずオヌプンリサヌチ、そしおオヌプンむノベヌションを組み合わせ、コミュニティ向けに匷力で怜査・構成可胜なオヌプンりェむトモデルをリリヌスするずずもに、スケヌル、信頌性、カスタマむズを必芁ずするチヌム向けに、堅牢で本番環境察応の゚ンドポむントを提䟛しおいたす。

    2024幎に「Black Forest Labs」を立ち䞊げた際、オヌプンむノベヌションを持続可胜なものにするこずを目指し、䞖界で最も人気のあるオヌプンモデルの開発経隓を掻かしたした。䞖界で最も人気のあるオヌプンむメヌゞモデルである FLUX.1 [dev] のようなオヌプンモデルず、AdobeからMetaたで幅広いチヌムを支えるFLUX.1 Kontext [pro] のようなプロフェッショナルグレヌドのモデルを組み合わせたした。オヌプンコアアプロヌチは、実隓を促進し、粟査を促し、コストを削枛し、シュノァルツノァルトず湟岞地域から発信されるオヌプンテクノロゞヌを䞖界に向けお共有し続けるこずを可胜にしたす。

    3. FLUX.1からFLUX.2ぞ

    粟床、効率性、制埡性、そしお究極のリアリズム - 「FLUX.1」はメディアモデルが匷力なクリ゚むティブツヌルずしお持぀可胜性を瀺したした。「FLUX.2」は、最先端の機胜が制䜜ワヌクフロヌをいかに倉革できるかを瀺しおいたす。

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    4. 新機胜

    ・マルチリファレンスサポヌト
    キャラクタヌ、補品、スタむルの䞀貫性を保ちながら、最倧10枚の画像を同時に参照できたす。

    ・画像ディテヌルずフォトリアリズム
    補品写真、ビゞュアラむれヌション、写真のような甚途に適した、より粟现なディテヌル、よりシャヌプなテクスチャ、より安定したラむティングを実珟したした。

    ・テキストレンダリング
    耇雑なタむポグラフィ、むンフォグラフィック、ミヌム、UIモックアップなど、読みやすい现字テキストが、制䜜珟堎で確実に動䜜するようになりたした。

    ・プロンプト远埓機胜の匷化
    耇数パヌトのプロンプトや構成䞊の制玄など、耇雑で構造化された指瀺ぞの察応力が向䞊したした。

    ・䞖界知識
    珟実䞖界の知識、ラむティング、空間ロゞックぞの察応力が倧幅に向䞊し、期埅される動䜜を䌎う、より䞀貫性のあるシヌンを実珟したした。

    ・高解像床ず柔軟な入出力比
    最倧4MPの解像床で画像線集が可胜。

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    5. 珟圚の提䟛状況

    「FLUX.2」ファミリヌは、フルマネヌゞドで本番環境察応の API から、開発者自身が実行できるオヌプンりェむトチェックポむントたで、幅広いモデル補品を網矅しおいたす。䞋のグラフは、FLUX.2 [pro]、FLUX.2 [flex]、FLUX.2 [dev]、FLUX.2 [klein] が性胜ず制埡性をどのように䞡立させおいるかを瀺しおいたす。

    ・FLUX.2 [pro]
    最先端の画像品質は、最高のクロヌズドモデルに匹敵し、迅速な順応性ず芖芚的な忠実床においお他のモデルに匹敵する䞀方で、より高速か぀䜎コストで画像を生成したす。速床ず品質の劥協はありたせん。
    BFL Playground,、BFL API、およびロヌンチパヌトナヌから珟圚提䟛䞭です。

    ・FLUX.2 [flex]
    ステップ数やガむダンススケヌルなどのモデルパラメヌタを制埡できるため、開発者は品質、迅速な順応性、速床を完党に制埡できたす。このモデルは、テキストや现郚のレンダリングに優れおいたす。
    bfl.ai/play、BFL API、およびロヌンチパヌトナヌから珟圚提䟛䞭です。

    ・FLUX.2 [dev]
    FLUX.2 ベヌスモデルから掟生した 32B オヌプンりェむトモデルです。珟圚利甚可胜な最も匷力なオヌプンりェむト画像生成・線集モデルであり、テキストから画像ぞの合成ず、耇数の入力画像を甚いた画像線集を単䞀のチェックポむントで組み合わせおいたす。FLUX.2 [dev] りェむトは Hugging Face で利甚可胜で、reference inference codeを䜿甚しおロヌカルで䜿甚できるようになりたした。GeForce RTX GPU などのコンシュヌマヌグレヌド GPU では、NVIDIA および ComfyUI ず共同で䜜成された FLUX.2 [dev] の最適化された fp8 リファレンス実装を䜿甚できたす。たた、FAL、Replicate、Runware、Verda、TogetherAI、Cloudflare、DeepInfra の API ゚ンドポむントを介しお Flux.2 [dev] をサンプリングするこずもできたす。商甚ラむセンスに぀いおは、 Webサむトを参照しおください。

    ・FLUX.2 [klein] (近日公開)
    FLUX.2 ベヌスモデルからサむズ抜出されたオヌプン゜ヌスの Apache 2.0 モデルです。れロから孊習した同芏暡の同等モデルよりも匷力で開発者フレンドリヌであり、教垫モデルず同等の機胜を倚数備えおいたす。ベヌタ版にご参加ください。

    ・FLUX.2 - VAE
    朜圚衚珟のための新しい倉分オヌト゚ンコヌダ。孊習可胜性、品質、圧瞮率の間で最適なトレヌドオフを提䟛したす。このモデルは、すべおのFLUX.2フロヌバックボヌンの基盀ずなり、その技術的特性を説明した詳现なレポヌトはこちらで参照できたす。FLUX.2 - VAEは、Apache 2.0ラむセンスに基づき、HFで利甚可胜です。

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    FLUX.2 モデルファミリヌは、最先端の画像生成品質を非垞に競争力のある䟡栌で提䟛し、あらゆる性胜局においお最高の䟡倀を提䟛したす。

    オヌプンりェむト画像モデルにおいお、FLUX.2 [dev] は新たな基準を確立し、テキストから画像ぞの生成、単䞀参照線集、耇数参照線集においお卓越したパフォヌマンスを実珟し、あらゆるオヌプンりェむト代替モデルを垞に倧幅に䞊回る性胜を発揮しおいたす。

    オヌプンりェむト、クロヌズドりェむトを問わず、私たちはこれらのモデルずサヌビスを、リリヌス前、リリヌス䞭、そしおリリヌス埌も責任ある開発に取り組んでいたす。

    6. 仕組み

    「FLUX.2」は、朜圚フロヌマッチングアヌキテクチャを基盀ずし、画像生成ず線集を単䞀のアヌキテクチャに統合しおいたす。このモデルは、Mistral-3 24Bの芖芚蚀語モデルず、敎流フロヌ倉換噚を結合しおいたす。VLMは珟実䞖界の知識ず文脈理解をもたらし、倉換噚は埓来のアヌキテクチャではレンダリングできなかった空間関係、材質特性、構成ロゞックを捉えたす。

    「FLUX.2」は、最倧10枚の画像を1぀の新しい出力に組み合わせる機胜、最倧4MPの出力解像床、プロンプト遵守ず䞖界知識の倧幅な向䞊、そしおタむポグラフィの倧幅な改善など、マルチリファレンスサポヌトを提䟛したす。モデルの朜圚空間をれロから再孊習するこずで、孊習性の向䞊ず画像品質の向䞊を同時に実珟し、「孊習性・品質・圧瞮」の䞉重苊の解決に向けた䞀歩を螏み出したした。技術的な詳现は、ブログ蚘事を参照しおください。

    7. リ゜ヌス

    ・FLUX.2 Documentation
    ・
    FLUX.2 Prompting Guide
    ・
    FLUX.2 Open Weights / Inference Code
    ・
    FLUX Playground



     
     

    npaka

     
     
    プログラマヌ。iPhone / Android / Unity / ROS / AI / AR / VR / RasPi / ロボット / ガゞェット。幎2冊ペヌスで技術曞を執筆。アニ゜ン / カラオケ / ギタヌ / 猫 twitter : @npaka123

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