Характеристики

Размер весов: 663 МБ
Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: FLUX.2-klein-9B
Библиотека: diffusers
Опубликована: 5 мар 2026

Ссылки

Flux2-Klein-9B-Consistency

Преобразование изображенийИзображение, текст → изображение3 профессии

FLUX.2-Klein-9B-Consistency — это LoRA-адаптер для базовой модели black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B, предназначенный для работы в библиотеке Diffusers в сценариях image-to-image.

38 973скачиваний за 30 дней496лайковвеса обновлены19 апр 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

Автор и разработчик адаптера в README не указаны; модель опубликована под идентификатором dx8152/Flux2-Klein-9B-Consistency.

Адаптер направлен на повышение согласованности результатов Klein без использования специальных ключевых слов в запросе. Согласно README, версия V2 улучшает цветопередачу, устраняет часть проблем с чрезмерным добавлением деталей и снижает избыточную насыщенность изображений. Это делает модель полезной для генерации и преобразования изображений, где важны более стабильный внешний вид и единообразие результатов.

Известно, что модель имеет размерную основу 9B, относится к семейству FLUX.2 и использует архитектуру LoRA, однако сведения о точной архитектуре адаптера, поддерживаемых языках, размере контекста, конкретных модальностях базовой модели и требованиях к аппаратному обеспечению не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Run online:https://www.runninghub.ai/post/2028302502973677570?inviteCode=rh-v1331

Welcome to join our Discord channel for discussion, or contact me to collaborate on custom LoRA builds: https://discord.gg/yVAVa43mWk

LoRA can significantly improve Klein consistency without any cue words. Video tutorial: https://youtu.be/JXMbbbdfnSg

----- 2026/4/17 V2 version update ----

This time, I systematically break down how to train the Klein model, including dataset creation strategies and a detailed training tutorial: https://youtu.be/j6dqOekUQ8c

Cloud training — sign up to get two free 3-hour RTX 5090 vouchers: https://studio.aigate.cc/images/993593021914284032?channel=R6P1L7N3J

Significantly resolved the color cast issue.
Fixed the issue of images appearing dirty due to excessive detail additions in V1.
Reduced the issue of overly high saturation in images generated by Klein.

微信图片_20260416102506_62226_893