/ Модель

Характеристики

Лицензия
Не указана
Базовая модель
FLUX.2-klein-9B
Опубликована
13 июл 2026

flux2-klein-GGUF

Генерация изображенийТекст → изображение4 профессии

ChrisColeTech/flux2-klein-GGUF — квантованная сборка модели FLUX.2 klein 9B, разработанной на базе Black Forest Labs FLUX.2-klein-9B.

3 718скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены20 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это модель генерации изображений по текстовому описанию и преобразования изображений по схеме image-to-image. Репозиторий содержит веса и не является переобученной моделью: это повторно квантованная сборка с раздельными компонентами в формате GGUF.

Основной компонент — трансформер объёмом 9B параметров в файле flux-2-klein-9b-Q5_K_M.gguf; отдельно поставляются текстовый энкодер Qwen3-8B в формате Q4_K_M и VAE flux2-vae.safetensors. Поддерживаются режимы text-to-image и image-to-image. Для text-to-image рекомендованы изображения 1024×1024, четыре шага денойзинга, guidance 1.0 и максимальная длина промпта 512 токенов. На A100 генерация изображения 1024×1024 занимает около 8 секунд, что является сильной стороной модели.

Для image-to-image рекомендуется 24 шага, guidance 4.0 и strength 0.90; запуск в режиме четырёх шагов может практически не изменить исходное изображение. Сборка рассчитана на загрузчики, поддерживающие явное указание путей к отдельным компонентам, и может не загружаться стандартным примером для upstream-модели без адаптации. Сведения о лицензии отсутствуют, поэтому условия коммерческого и иного использования требуют дополнительной проверки.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FLUX.2 klein 9B — GGUF build

9B step-distilled text-to-image — 4 inference steps, ~8s per 1024² image on an A100.

What this repo is: a requantized, split-layout build of the upstream model — weights only, not a retrain. The recommended settings below are the values these weights are actually run with day to day, not copied from the upstream card.


Samples


img2img

One source, three prompts, identical settings — so the difference you see is the prompt.

Do not run img2img at the txt2img step count

This model's txt2img preset is 4 steps — it is a distilled 4-step model and that is correct for text-to-image. Running img2img at 4 steps produces output indistinguishable from the source at every strength from 0.3 to 0.9: there is not enough schedule left to restyle anything.

At 24 steps with guidance 4.0 — the settings this repo's own img2img integration test uses — it restyles properly. The three results above are the same photograph as oil, watercolour and pencil, with the composition intact in each and the medium genuinely different rather than a colour filter.

If img2img appears to do nothing, check the step count before anything else.

Recommended settings

Values this build is run with in practice. They are read out of a live config when this card is generated, so they cannot drift from what is actually used.

ParameterProduction valueMeaning
width1024Output width in pixels
height1024Output height in pixels
steps4Denoising steps
guidance1.0Guidance scale
max_sequence_length512Max prompt tokens
strength0.9img2img denoise strength (1.0 = ignore the input image)

Supported modes: txt2img, img2img

Notes and gotchas

  • 4 steps is not a typo. FLUX.2 [klein] is step-distilled to 4 inference steps at guidance 1.0, per the upstream model card.
  • Do not run this at 50 steps / guidance 4.0. An earlier preset did exactly that — roughly 10× slower (measured 78s → 8s on the A100) and the wrong guidance for a guidance-distilled model.
  • img2img strength 0.90 is the verified value for this build.

Layout

Components ship as separate files rather than one bundle: the transformer, the text encoder(s) and the VAE each load independently, with configs and tokenizers under config/. Any loader that accepts explicit per-component paths can consume this directly — point it at the files listed below.

A generic diffusers snippet is deliberately omitted. This is a repacked split layout with substituted encoders, so an upstream example will not load it unmodified, and an untested snippet would be worse than none.


Files

FileSizeRole
split/flux-2-klein-9b-Q5_K_M.gguf6.54 GBtransformer (main weights)
split/text_encoders/Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf4.68 GBtext encoder
split/vae/flux2-vae.safetensors320.64 MBVAE
config/tokenizer/tokenizer.json10.89 MBtokenizer / processor
config/tokenizer/tokenizer_config.json9.50 KBtokenizer / processor
config/tokenizer/config.json728 Btokenizer / processor
config/tokenizer/generation_config.json239 Btokenizer / processor

Provenance

  • Upstream base model: black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B (upstream license: other)
  • This build: requantized and relaid out into a split component layout. Weights are not retrained; only the format and directory layout differ.
  • License: left as unknown in this repo's metadata. Refer to the upstream model's license for redistribution and commercial-use terms — several of these bases are non-commercial.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Не удалось определить, чем загружать веса модели (нет library_name и architectures).

Ревизия весов
cb238c6

0 моделей