FLUX.3 Image Klein 接入 Diffusers，支持文生图与布局控制

Black Forest Labs FLUX.3 Image Klein 现已发布，并从第一天起就能在 Diffusers 中运行。一个模型即可完成文生图和多参考图生图，并新增了 布局控制。你可以在提示词中写入边界框，用来说明图像各部分应放在哪里，或参考图像的哪些部分需要移动。

两个开放检查点都在 FLUX.3 Image Klein 合集 中：

你现在就可以前往 Hugging Face 空间 生成一些图像！

摘要

• 一个模型即可完成文生图、多参考图生图以及边界框布局控制。
• 蒸馏检查点在 H100 上大约 2 秒即可生成一张 1024 × 1024 图像。
• NVFP4 和 FP8 权重可通过 from_single_file 加载，适用于较小的 GPU。
• 同时提供文生图和图像编辑的 LoRA 训练脚本。
• 以 Modular Diffusers 管线形式发布，因此你可以抽出其中的模块，或添加自己的模块。

目录

• 入门
• FLUX.3 能做什么
• 基础模型与量化变体
• LoRA 微调
• 运行成本
• 架构
• Modular Diffusers
• 试一试

入门

安装最新的 diffusers 和 transformers（用于 Qwen3-VL 文本编码器）：

pip install -U diffusers transformers

加载蒸馏检查点并生成图像：

import torch
from diffusers import ModularPipeline

pipe = ModularPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/flux-3-image-klein")
pipe.load_components(dtype=torch.bfloat16)
pipe.to("cuda")

pipe(prompt="a red fox", output="images")[0].save("fox.png")

FLUX.3 能做什么

文生图

FLUX.3 对包含主体、场景、光线、构图和风格的完整场景描述响应最好。Black Forest Labs 的 官方提示词指南 提供了更多技巧。蒸馏检查点默认生成 1024 × 1024 图像，步数为 16。传入 height、width 或 num_inference_steps 即可更改这些设置。

prompt = (
    "A wide-angle wildlife photograph of a red fox standing alert in a snow-covered forest clearing at golden hour. "
    "The fox is centered in the frame, its thick orange winter coat contrasting with the fresh white snow, breath "
    "visible in the cold air. Snow-laden pine trees fill the softly blurred background, and low warm sunlight rakes "
    "across the scene from the left, casting long blue shadows."
)

fox = pipe(
    prompt=prompt,
    generator=torch.Generator().manual_seed(0),
    output="images"
)[0]
fox.save("fox.png")

文生图

图生图

使用 image 参数传入一张（或多张）参考图像。把提示词写成你想要的图像的描述，并包含所做的改动。

prompt = (
    "The same red fox in the same snow-covered forest clearing, now at night under a full moon: cool blue "
    "moonlight, deep shadows, stars visible through the pine branches, the fox's eyes catching the light."
)
night = pipe(
    prompt=prompt,
    image=fox, # from the previous text to image example
    generator=torch.Generator().manual_seed(0),
    output="images",
)[0]
night.save("night.png")

图生图

在提示词中按 <ref_image_0>、<ref_image_1>……来指代它们，顺序与传入 image 的顺序一致：

red_fox = pipe(prompt="a red fox", generator=torch.Generator().manual_seed(0), output="images")[0]
bench = pipe(prompt="a wooden bench", generator=torch.Generator().manual_seed(0), output="images")[0]

combined = pipe(
    prompt="The fox from <ref_image_0> sitting on the wooden bench from <ref_image_1> in a snowy setting.",
    image=[red_fox, bench],
    output="images",
)[0]

combined.save("combined.png")

<ref_image_0>：一只红狐	<ref_image_1>：一条木制长凳	长凳上的狐狸

布局控制

在描述之后添加一个区域的 JSON 列表。每个区域都有 id、bbox 和 desc，描述中以 <id> 提及它。

边界框写作 [y_min, x_min, y_max, x_max]，y 在前，刻度为 0–1000。由于刻度已归一化，同一个框适用于任意图像尺寸。

在新图像中放置区域

layout_prompt = (
    "Minimalist graphic illustration featuring a black silhouette of a person <silhouette_1> centered against a "
    "solid, vibrant chartreuse background <background_1>. The figure is captured in a dynamic, mid-stride running "
    "pose, facing toward the left side of the frame. "
    '[{"id": "background_1", "bbox": [0, 0, 1000, 1000], "desc": "A flat field of neon yellow-green with a subtle '
    'paper texture and fine, organic grain."}, {"id": "silhouette_1", "bbox": [150, 150, 850, 850], "desc": "A '
    "black silhouette of a person in motion, made of dense stippled ink. The leading edges are solid; the trailing "
    'arm and leg dissolve into coarse square pixels and scattered dots."}]'
)

runner = pipe(prompt=layout_prompt, generator=torch.Generator().manual_seed(0), output="images")[0]

每个区域的 desc 都会绘制在其 bbox 之内

在参考图像内移动区域

对于编辑，每个区域都会说明其内容来自哪里（参考图中的 src_bbox）以及要去哪里（输出中的 tgt_bbox）。两个框相同的区域会保持原位。

这个示例将针织骑士向上并向左移动，并固定背景、悬崖、针、龙和火焰：

from diffusers.utils import load_image

knight_image = load_image("knight_orig.png")
edit_prompt = (
    "In <ref_image_0>, move the miniature grey amigurumi knight figure <knight_1> upwards and to the left along the "
    "yarn cliff <cliff_1>. Keep the rest of the image completely unchanged, preserving the blurred yarn backdrop "
    "<backdrop_1>, the large knitted dragon <dragon_1>, and the fiery orange thread <fire_1>. "
    '[{"id": "knight_1", "from": "ref_image_0", "src_bbox": [500, 150, 850, 350], "tgt_bbox": [194, 55, 544, 255], '
    '"desc": "A miniature amigurumi knight crocheted from thick grey woolen yarn."}, '
    '{"id": "backdrop_1", "from": "ref_image_0", "src_bbox": [0, 0, 1000, 1000], "tgt_bbox": [0, 0, 1000, 1000], '
    '"desc": "A soft, out-of-focus backdrop of cream and indigo knitted yarn."}, '
    '{"id": "cliff_1", "from": "ref_image_0", "src_bbox": [300, 0, 1000, 450], "tgt_bbox": [300, 0, 1000, 450], '
    '"desc": "A steep cliff of stacked yarn skeins in mustard, terracotta, and indigo."}, '
    '{"id": "needle_1", "from": "ref_image_0", "src_bbox": [420, 250, 550, 450], "tgt_bbox": [420, 250, 550, 450], '
    '"desc": "An oversized polished steel tapestry needle."}, '
    '{"id": "dragon_1", "from": "ref_image_0", "src_bbox": [100, 600, 950, 1000], "tgt_bbox": [100, 600, 950, 1000], '
    '"desc": "A large, fluffy knitted dragon in terracotta and mustard yarn."}, '
    '{"id": "fire_1", "from": "ref_image_0", "src_bbox": [350, 400, 650, 650], "tgt_bbox": [350, 400, 650, 650], '
    '"desc": "Curled puffs of fiery orange angora thread suspended in mid-air."}]'
)

moved = pipe(prompt=edit_prompt, image=knight_image, generator=torch.Generator().manual_seed(0), output="images")[0]

骑士从其 src_bbox 移动到其 tgt_bbox，场景其余部分保持不动

基础模型与量化变体

基础模型

以上内容都使用蒸馏检查点。基础检查点以无分类器引导运行 50 步，并且是用于微调的那个（参见 LoRA 微调）。

pipe = ModularPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/flux-3-image-klein-base")
pipe.load_components(dtype={"vae": torch.float32, "default": torch.bfloat16})
pipe.to("cuda")

pipe.guider = pipe.guider.new(guidance_scale=5.0)  # optional
image = pipe(prompt=prompt, output="images")[0]

单文件格式检查点

Black Forest Labs 还将 transformer 以单文件形式提供，格式为 bf16，以及两种量化格式：fp8r（逐行 FP8）和 nvfp4。使用 from_single_file 加载其中任意一种，然后按名称加载其他组件，这样就不会额外下载 bf16 transformer。

from diffusers import BFLQuantizationConfig, Flux3Transformer2DModel, ModularPipeline

model_id = "black-forest-labs/flux-3-image-klein-base"
variant = "fp8r"  # or "nvfp4"

transformer = Flux3Transformer2DModel.from_single_file(
    f"https://huggingface.co/{model_id}/blob/main/variants/{variant}/model.safetensors",
    config=model_id,
    subfolder="transformer",
    quantization_config=BFLQuantizationConfig(compute_dtype=torch.bfloat16),
    dtype=torch.bfloat16,
)

pipe = ModularPipeline.from_pretrained(model_id)
pipe.load_components(dtype=torch.bfloat16)
pipe.update_components(transformer=transformer)
pipe.to("cuda")

对于未量化的单文件，使用 https://huggingface.co/{model_id}/blob/main/model.safetensors 并去掉 quantization_config。

LoRA 微调

FLUX.3 同时适用于文生图和图生图，因此很适合作为自定义 LoRA 的基座。diffusers 为这两项任务都提供了 DreamBooth LoRA 训练脚本（你也可以使用 Ostris 的 AI Toolkit 进行训练）。

下面是一个文生图示例，它从 multimodalart/1920-raider-waite-tarot-public-domain 数据集学习塔罗牌风格，触发词为 trtcrd：

accelerate launch train_dreambooth_lora_flux3_klein.py \
  --pretrained_model_name_or_path="black-forest-labs/flux-3-image-klein-base" \
  --dataset_name="multimodalart/1920-raider-waite-tarot-public-domain" \
  --caption_column="caption" \
  --instance_prompt="trtcrd" \
  --output_dir="trained-flux3-tarot-lora" \
  --mixed_precision="bf16" \
  --resolution=1024 \
  --use_aspect_ratio_buckets \
  --train_batch_size=1 \
  --rank=16 \
  --lora_alpha=16 \
  --learning_rate=1e-4 \
  --lr_scheduler="constant" \
  --max_train_steps=1500 \
  --validation_prompt="a trtcrd of a cat, tarot style" \
  --validation_epochs=25 \
  --seed=0 \
  --push_to_hub

为降低显存占用，可添加几个优化参数：

  --gradient_checkpointing \
  --cache_latents \
  --use_8bit_adam

--gradient_checkpointing 会在反向传播时重新计算激活值（显存更低，速度略慢），--cache_latents 会预先编码图像并释放 VAE，--use_8bit_adam 则以 8 位精度保存优化器状态。

有几个参数值得尝试。下方表格用不同的 LoRA rank 和优化器训练同一种塔罗牌风格；这些适配器位于 Hub 的 diffusers-modular/flux3-tarot-lora。更多训练功能与配置见 DreamBooth FLUX.3 README。

对于基于指令的编辑，图生图脚本（train_dreambooth_lora_flux3_klein_img2img.py）在（参考图像、目标图像、指令）三元组上进行训练，参考图像在提示词中以 <ref_image_0> 指代。

所有选项及完整的图生图示例见 DreamBooth FLUX.3 README。

运行成本

本节将介绍模型的显存占用和生成速度。

显存

如果显存更少：

• 加载 量化后的 transformer。
• 单独运行文本编码器并释放它。每张图像在去噪前只运行一次（见 编码一次，生成多次）。
• 开启自动 CPU 卸载，仅在各组件运行时将其移至 GPU（我们未对此做基准测试）

from diffusers import ComponentsManager, ModularPipeline

manager = ComponentsManager()
manager.enable_auto_cpu_offload(device="cuda")

pipe = ModularPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/flux-3-image-klein", components_manager=manager)
pipe.load_components(dtype={"vae": torch.float32, "default": torch.bfloat16})
# no pipe.to("cuda"): the manager handles device placement

速度

蒸馏检查点（16 步）的端到端耗时，为预热后三次运行的平均值：

单张 NVIDIA H100 80GB，无卸载，默认注意力后端。

一张参考图像大约会使耗时翻倍。参考 token 与文本以及正在生成的图像处于同一序列，因此一张 1024 × 1024 的参考图会在每次 transformer 调用中增加 4,096 个 token

每次 transformer 调用的 token 堆叠条形图：文生图 4,256 个 token；图生图 8,272；布局文生图 4,336；布局图生图 8,800

架构

让我们逐一拆开这个模型。模型接收三种 token：

1. 文本
2. 正在生成的含噪图像
3. 以及可选的参考图像

从像素到 token

FLUX.3 是一种用于图像生成的潜空间流模型。这意味着去噪器以潜变量作为输入，并输出潜变量。我们使用 VAE 将潜变量解码回像素。FLUX.3 使用与 Flux.2 相同的 VAE 架构。

FLUX.2 VAE 将图像沿每个方向压缩 8×，变为 32 个通道，然后将该潜变量中每 2 × 2 的 patch 打包成一个具有 128 个通道的 token。

因此，一个 token 覆盖一块 16 × 16 像素的 patch，一张 1024 × 1024 的图像会变成由 4,096 个 token 组成的 64 × 64 网格。噪声图像以形状恰好如此的随机噪声作为起点。参考图像经过相同的 VAE 编码器和打包，并保持其自身尺寸。

从提示词到 token

文本编码器是 Qwen3-VL，一种视觉-语言模型。FLUX.3 并非只取其最后一层。它读取其 36 层中八层的隐藏状态（第 4、8、…、32 层）并将它们堆叠，因此在线性层将其投影到 Transformer 的宽度 3072 之前，每个文本 token 会变成一个 8 × 2560 = 20,480 维的向量。

这为 Transformer 提供了来自语言模型若干深度的特征，而不仅仅是其最终层。提示词会被填充到 80 个 token 的整数倍，并且 Transformer 也会关注这些填充，这就是该流水线每次调用只接收一个提示词的原因。

两个阶段

Transformer 分两个阶段处理这些 token：

1. 阶段 1：分模态块。每条流都经过 5 个拥有各自权重的块。文本有自己的块，噪声图像有自己的块，参考图像也有自己的块。
2. 阶段 2：联合块。这些流被拼接成一个序列 [text | image | reference]，并经过共享同一组权重的 28 个块。

这两个阶段的差异在于谁可以关注谁。

在阶段 1 中，每条流只关注自身，因此每一种 token 都会先按自身的方式被细化。在阶段 2 中，所有内容都相互关注，图像从文本和参考中学习。作为对比，FLUX.2 的双流块同样为文本和图像提供各自的权重，但让它们从一开始就相互关注。FLUX.3 则先让各流完全分离，然后再将它们合并。

最后，文本 token 和参考 token 会被直接丢弃。只有图像 token 会经过输出层，这些输出层预测如何将它们向一张干净图像推进一步。

一个块的内部

无论处于哪个阶段，每个块的结构都相同。注意力与 MLP 在同一归一化输入上并行运行，二者之和被加回残差流。

每个块都以一个自身没有可学习缩放或偏移的 LayerNorm 开始。缩放、偏移和门控改为来自时间步嵌入（这被称为调制）。在注意力内部，query 与 key 会经过 RMS 归一化，并获得旋转位置嵌入（RoPE），我们将在下文介绍。

在联合块中，所有 token 共享同一组权重，但文本、图像和参考 token 各自拥有自己的缩放、偏移和门控。

def block(x, shift, scale, gate):      # shift, scale, gate come from the token's timestep embedding
    h = layer_norm(x)                  # no learned scale or shift
    h = (1 + scale) * h + shift
    q, k, v = to_q(h), to_k(h), to_v(h)
    q, k = rope(rms_norm(q)), rope(rms_norm(k))
    out = attention(q, k, v) + mlp(h)  # parallel, MLP is SwiGLU
    return x + gate * out

每个 token 都有自己的时间步

在 FLUX.1 和 FLUX.2 中，一个时间步嵌入会调制每一个 token。在 FLUX.3 中，调制取决于 token 的种类。

带噪图像 token 由当前时间步 t 调制。文本 token 和参考 token 始终由时间步 0 调制，这意味着“干净，这里无需去噪”。因此，即便某个参考看起来几乎与输出相同，它也被标记为给定的上下文，而不是要生成的内容。

蒸馏后的检查点是一个流映射。它还会被告知每一步要跳到的时间步。第二个时间步有自己的嵌入，该嵌入会被加到每个 token 的调制上，因此它的 16 步中每一步都可以做出更大的跳跃。

四个维度上的位置

注意力本身并不知道 token 位于何处（这种现象称为置换等变性）。RoPE 通过按取决于 token 位置的量旋转每个 query 和 key 来解决这个问题。FLUX.3 使用四个位置轴，(t, h, w, l)（时间步、高度、宽度、序列长度），并将每个 128 维注意力头的四分之一（32 维）分配给每一个轴：

文本 token 沿 l 排列，就像句子中的单词一样。图像和各个参考是 (h, w) 中的二维网格，并沿 l 彼此分开。由于参考使用与输出相同的 (h, w) 坐标，“参考中的同一位置”对模型具有精确含义，而这正是 src_bbox / tgt_bbox 编辑所依赖的。

去噪循环

FLUX.3 是一个流匹配模型。生成从纯噪声开始，在 50 步的每一步，transformer 都会预测一个速度。这是从噪声指向干净图像的方向。调度器沿此方向迈出一步。

在每一步，你也可以读出模型对最终图像的当前猜测。在若干步上解码这一猜测，就能看出图像是如何成形的：

步骤 1	步骤 5	步骤 10	步骤 15	步骤 25	步骤 50

到第 10 步时，狐狸、它的姿态和光线都已就位，而噪声水平仍为 0.97。挂满积雪的树枝和毛皮纹理直到最后几步才出现。FLUX.3 的调度器使用了很大的时间偏移（6.93），使噪声水平在大部分运行过程中保持高位：50 步中有 44 步发生在 σ = 0.5 以上。我们通过向流水线添加一个小块做出了这张图，由此引出 Modular Diffusers。

如果你刚接触流匹配，我们有一份面向初学者的友好教程和一段视频，帮助你了解它的工作原理。

Modular Diffusers

FLUX.3 以 Modular Diffusers 流水线的形式发布。

查看工作流

你可以列出各个工作流，并打印每一个的确切块，而无需加载任何权重。

from diffusers import Flux3AutoBlocks

blocks = Flux3AutoBlocks()
print(blocks.available_workflows)
# ['text2image', 'image_conditioned']

print(list(blocks.get_workflow("text2image").sub_blocks))
# ['text_encoder', 'denoise.input', 'denoise.prepare_latents', 'denoise.set_timesteps',
#  'denoise.prepare_rope_inputs', 'denoise.denoise', 'denoise.after_denoise', 'decode']

get_workflow() 会解析自动分支，并给出将要运行的直接步骤序列。print(blocks.get_workflow("image_conditioned").doc) 会打印该工作流的组件、输入、默认值和输出。

编码一次，生成多次

取出文本编码器，将提示词编码一次，释放它，然后从缓存的嵌入进行生成。

import torch
from diffusers import ModularPipeline

model_id = "black-forest-labs/flux-3-image-klein-base"

blocks = ModularPipeline.from_pretrained(model_id).blocks
text_blocks = blocks.sub_blocks.pop("text_encoder")  # `blocks` now starts at the VAE encoder

text_pipe = text_blocks.init_pipeline(model_id)
text_pipe.load_components(dtype=torch.bfloat16)
text_pipe.to("cuda")

state = text_pipe(prompt=prompt, negative_prompt="")  # no guider here, so ask for the negative embeddings

prompt_embeds = state.get("prompt_embeds")
negative_prompt_embeds = state.get("negative_prompt_embeds")

del text_pipe
torch.cuda.empty_cache()

image_pipe = blocks.init_pipeline(model_id)  # no text encoder to load
image_pipe.load_components(dtype={"vae": torch.float32, "default": torch.bfloat16})
image_pipe.to("cuda")

for seed in range(3):
    image = image_pipe(
        prompt_embeds=prompt_embeds,
        negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
        generator=torch.Generator().manual_seed(seed),
        output="images",
    )[0]
    image.save(f"{seed}.png")

在循环内添加一步

上面的去噪图来自一个额外的块，它在每一步记录模型对干净图像的猜测：

from diffusers.modular_pipelines import Flux3AutoBlocks, InputParam, ModularPipelineBlocks, OutputParam


class Flux3PreviewStep(ModularPipelineBlocks):
    model_name = "flux3"

    @property
    def inputs(self):
        return [InputParam("latents"), InputParam("noise_pred")]

    @property
    def intermediate_outputs(self):
        return [OutputParam("x0_previews", type_hint=list)]

    @torch.no_grad()
    def __call__(self, components, block_state, i, t):
        if i == 0:
            block_state.x0_previews = []
        sigma = t / 1000  # timesteps are sigmas scaled to [0, 1000]
        block_state.x0_previews.append(block_state.latents - sigma * block_state.noise_pred)  # x0 = x_t - sigma * v
        return components, block_state


blocks = Flux3AutoBlocks()
denoise_loop = blocks.sub_blocks["denoise"].sub_blocks["text2image"].sub_blocks["denoise"]
denoise_loop.sub_blocks.insert("preview", Flux3PreviewStep(), 1)  # between "denoiser" and "after_denoiser"

pipe = blocks.init_pipeline(model_id)
pipe.load_components(dtype={"vae": torch.float32, "default": torch.bfloat16})
pipe.to("cuda")

out = pipe(prompt=prompt, generator=torch.Generator().manual_seed(0), output=["x0_previews", "images"])

试一试

• 模型： FLUX.3 Image Klein 合集
• 文档： Diffusers 中的 FLUX.3
• 微调： DreamBooth LoRA 脚本
• 提示词： Black Forest Labs 提示词指南

用 FLUX.3 做了点东西？把你的 LoRA 和流水线分享到 Hub 上吧。我们很想看看！😎