/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
FLUX.2-klein-base-4B
Библиотека
diffusers
Опубликована
3 сен 2026

quiet-forest-34

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Экспериментальное дообучение FLUX.2 Klein Base 4B для генерации изображений по текстовым описаниям.

4скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 сен 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

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 дообученная модель генерации изображений FLUX.2 Klein Base 4B, экспортированная в формате Hugging Face Diffusers. Разработчик репозитория — kimi000; в основе лежит black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-4B. Модель обучалась методом DiffusionNFT на небольшом наборе из 16 промптов по рубрикам качества и экспортирована на шаге 500 с EMA-весами; LoRA была объединена с трансформером. Экспорт содержит около 3,88 млрд параметров трансформера и использует точность BF16.

Модель предназначена для создания изображений по текстовым описаниям. Карточка демонстрирует генерацию изображения размером 512 × 512 за четыре шага для проверочного запуска и приводит пример инференса с 20 шагами при разрешении 1024 × 1024. Репозиторий содержит Diffusers-пайплайн Flux2KleinPipeline; базовая модель также поддерживает редактирование изображений по референсам, но применимость этой возможности к данному дообученному чекпойнту отдельно не подтверждена.

Это экспериментальный чекпойнт раннего шага обучения, созданный для конкретного набора промптов GenEval, поэтому его качество на широком круге запросов не установлено. Лицензия указана как other, конкретные условия использования в предоставленных данных не раскрыты.

Сценарии применения

  • Создание иллюстрации по текстовому запросу
  • Генерация сцены с несколькими объектами и заданными атрибутами
  • Проверка влияния обучения по рубрикам на качество генерации изображений

Ограничения

Чекпойнт обучен лишь до шага 500 на 16 промптах, поэтому качество и обобщение на разнообразные запросы не установлены. Лицензия обозначена как other, а конкретные условия использования в предоставленных данных отсутствуют.

Для каких профессий подходит3

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 4B Step-500 EMA Diffusers Export

This repository contains a complete native Hugging Face Diffusers export of a trained FLUX.2 Klein Base 4B checkpoint. The public repository name is intentionally neutral; full experiment provenance is recorded below for reproducibility.

Provenance

  • Source experiment: flux2_klein_base_4b_diffusionnft_dvreward_prompt_rubric_v4_3_1_geneval_16prompts_group14_7train_1dvreward_tp1_2node_512px_20step_cfg4_nrt
  • Experiment variant: prompt-rubric v4.3.1, GenEval
  • Formal run: flux2-v431-geneval-formal-505-142eef2e-a12
  • Source run code revision: 142eef2e8ea30d30eaff17e3ddb2547f908fc3cc
  • Source checkpoint: models/step_500.pt
  • Global step: 500
  • Exported weights: EMA
  • Source checkpoint SHA-256: 2f69fbd3bddee06964755babb25b30b90dfc59c944eef01d6480f40966fa0e25
  • Base model: black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-4B
  • Base revision: a3b4f4849157f664bdbc776fd7453c2783562f4d
  • Training profile: 16 prompts, group size 14, 512 px, 20 rollout steps, CFG 4, 7 policy ranks and 1 DVReward replica per node across 2 nodes
  • LoRA rank / alpha: 32 / 64

The EMA LoRA weights were merged into the native BF16 FLUX.2 transformer. The export contains 169 transformer tensors and 3,875,544,576 transformer parameters. DiffusionNFT old-policy training-state tensors were excluded from the inference artifact.

Format

  • Pipeline: diffusers.Flux2KleinPipeline
  • Transformer: diffusers.Flux2Transformer2DModel
  • Precision: BF16
  • Scheduler: 1,000 training timesteps, dynamic shifting enabled, deterministic sampling
  • Transformer weights: 9 shards
  • Text encoder weights: 9 shards
  • Maximum shard size: below 1 GB

Verification

The export was strictly reloaded offline with stock Diffusers and generated a 512 x 512 smoke image using 4 inference steps, CFG 4, and seed 0. The merged transformer differs from Base in 60 tensors and 2,421,531,792 elements, with L2 delta 28.540123379650495 and maximum absolute delta 0.009033203125.

A same-seed Base render was also generated:

  • Changed channel values: 762,311
  • Mean absolute channel delta: 36.23766326904297
  • Maximum absolute channel delta: 254

These checks verify that the exported transformer contains the trained Step-500 EMA weights rather than an unchanged Base transformer. verification.json, smoke images, the export manifest, and SHA-256 checksums are included.

Loading

import torch
from diffusers import Flux2KleinPipeline

pipe = Flux2KleinPipeline.from_pretrained(
    "kimi000/quiet-forest-34",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.enable_model_cpu_offload()

image = pipe(
    prompt="A red cube beside a blue glass sphere.",
    height=1024,
    width=1024,
    guidance_scale=4.0,
    num_inference_steps=20,
).images[0]

See export_manifest.json and verification.json for machine-readable export details.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
0b4ba03

0 моделей