/ Модель

Характеристики

Базовая модель
FLUX.2-klein-9B
Библиотека
diffusers
Опубликована
16 сен 2026

flux2-klein-9b-snofs-v1-4-merged

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Слитая с SNOFS v1.4 дистиллированная модель FLUX.2 Klein 9B для генерации изображений по тексту.

60скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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 слитая версия FLUX.2 Klein 9B от Black Forest Labs с дообучением SNOFS v1.4: веса прямого LoKr-чекпойнта встроены в трансформер с фиксированной силой 1.0. Модель предназначена для генерации изображений по текстовому запросу; базовая FLUX.2 Klein также поддерживает редактирование изображений с референсами.

Сборка сохранена в формате Diffusers и safetensors. Для запуска требуется версия diffusers из ветки main, поскольку Flux2KleinPipeline ещё не входит в выпущенную версию библиотеки. Базовая модель дистиллирована и рассчитана на генерацию примерно за 8 шагов; guidance_scale игнорируется. Встроенный SNOFS нельзя перенастраивать на отдельный запрос, хотя поверх модели можно подключать обычные LoRA-адаптеры. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация изображений по текстовому описанию в стиле SNOFS
  • создание визуальных концептов по промпту
  • быстрая генерация изображений с небольшим числом шагов

Ограничения

Встроенный LoKr зафиксирован с силой 1.0 и не может быть перенастроен для отдельного запроса; для запуска нужна diffusers из ветки main. Базовая модель дистиллирована, поэтому guidance_scale игнорируется.

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 9B + SNOFS v1.4 (merged)

black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B (the distilled 9B Klein, is_distilled: true) with the SNOFS v1.4 LoKr checkpoint merged into the transformer weights at strength 1.0.

LoRA source: Ashen3/SNOFS -> Klein9b/klein_snofs_v1_4.safetensors.

Why it is merged rather than loaded as an adapter

SNOFS v1.4 ships as a direct LoKr checkpoint: 112 modules of lokr_w1 / lokr_w2 (+ alpha). diffusers has no LoKr support, and the delta kron(w1, w2) is full-rank - not the low-rank A/B decomposition the PEFT adapter machinery expects - so there is no load_lora_weights() path for it. The only way to apply it inside diffusers is an in-place merge into the transformer weights, which is what this repo contains.

Practical consequence: the LoRA is baked in at a fixed strength and cannot be re-weighted per request. Ordinary LoRA adapters still attach on top of this model normally.

How it was produced

Merged on CPU, in bfloat16, before moving to the GPU:

delta = torch.kron(w1.float(), w2.float()).reshape(target_shape)
module.weight.data.add_(delta.to(module.weight.dtype), alpha=1.0)

Fused QKV deltas are split by output dim across to_q / to_k / to_v (and add_q_proj / add_k_proj / add_v_proj), mirroring ComfyUI's direct LoKr path. alpha is intentionally ignored, as ComfyUI does on that path.

Verification of this build: 144 target modules received a delta, 0 errored, no unmatched keys, no non-finite weights. The nine modules the checkpoint does not touch - x_embedder, context_embedder, both timestep_embedder layers, proj_out, norm_out.linear and the three *_modulation.linear - are absent from the LoKr file, which only covers the attention and MLP linears inside the blocks.

Usage

import torch
from diffusers import Flux2KleinPipeline

pipe = Flux2KleinPipeline.from_pretrained(
    "sintecs/flux2-klein-9b-snofs-v1-4-merged", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

image = pipe(
    prompt="...",
    num_inference_steps=8,
    guidance_scale=1.0,
    generator=torch.Generator(device="cpu").manual_seed(0),
).images[0]

Needs diffusers from main - Flux2KleinPipeline is not in a tagged release yet. The base is distilled, so guidance_scale is ignored by the pipeline; 8 steps is the intended budget.

License

Use is governed by the licence of the base model (FLUX.2 Klein) and by the terms of the SNOFS LoRA. This repository adds no separate grant.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
0f3f879

0 моделей