FLUX.3 Image Klein çıktı: Yerleşim kontrollü üretim Diffusers’a geldi

Black Forest Labs, FLUX.3 Image Klein görsel üretim modelini 15 Ekim 2026’da Hugging Face Blog üzerinden duyurdu; model aynı gün Diffusers’ta kullanıma açıldı. FLUX.3 Image Klein, metinden görsel üretimi ve referans görselleri düzenlemeyi tek modelde birleştirirken, sahnedeki öğelerin nerede bulunacağını tarif etmeye yarayan yerleşim kontrolünü de ekliyor. Duyuruda iki açık checkpoint bulunuyor: hızlı çıkarım için damıtılmış sürüm ve temel model.

Yerleşim kontrolü nasıl çalışıyor?

Kullanıcı, görsel açıklamasına JSON biçiminde bölgeler ekliyor. Her bölge için bir kimlik, sınırlayıcı kutu ve açıklama tanımlanıyor; istemde de ilgili öğe bu kimlikle anılıyor. Kutular, dikey ve yatay koordinatları sırasıyla kullanan, 0–1000 aralığında normalize edilmiş bir ölçeğe dayanıyor. Böylece bir bölgenin görselde kaplayacağı alan daha belirgin biçimde tarif edilebiliyor.

Referans görsel düzenlemede sistem, bir öğenin kaynak görseldeki konumunu ve çıktıdaki hedef konumunu ayrı kutularla alabiliyor. Duyurudaki örnekte bir karakter taşınırken arka plan ve diğer nesneler yerlerinde tutuluyor. Bu yaklaşım, yalnızca sahne tarifini değiştirmek yerine kompozisyonun belirli bölümlerine müdahale etmeyi mümkün kılıyor; ancak kaynak, her durumda değişmeden kalma garantisi vermiyor.

İki checkpoint ve donanım seçenekleri

Damıtılmış black-forest-labs/flux-3-image-klein checkpoint’i varsayılan olarak 16 adımda çalışıyor. Temel black-forest-labs/flux-3-image-klein-base sürümü ise 50 adım kullanıyor ve ince ayar için sunuluyor. FLUX.3 için metinden görsel üretimi ve görsel düzenleme görevlerine yönelik LoRA eğitim betikleri de paylaşılmış. Duyurudaki eğitim örneği temel checkpoint’i kullanıyor.

Hugging Face’in ölçümünde, damıtılmış sürüm tek bir 80 GB H100 üzerinde, 1024 × 1024 metinden görsel üretimini üç çalıştırmanın ortalamasıyla 1,93 saniyede tamamladı. Aynı testte bir referans görselle düzenleme 3,87 saniye, 1360 × 768 referans üzerinde yerleşim düzenlemesi ise 4,10 saniye sürdü. Bu ölçümlerin H100 üzerinde ve varsayılan dikkat arka ucuyla yapıldığı belirtiliyor; farklı donanımlardaki sonuçlar aynı olmayabilir.

Belleği azaltmak için FP8 ve NVFP4 kuantize ağırlık seçenekleri de mevcut. Duyuruya göre FP8r hızlı kernel desteği için 8.9 ve üzeri hesaplama yeteneğine sahip GPU’ları hedefliyor; diğer GPU’larda ağırlıklar her adımda çözülüyor ve bellek kullanımı azalırken hız artışı beklenmiyor. NVFP4 için Blackwell GPU’ları ile aynı sürümde flashinfer-python ve flashinfer-cubin gerekiyor.

Mimarlık ve görselleştirme iş akışına etkisi

Mimarlar, iç mimarlar ve archviz ekipleri yerleşim kontrolünü konsept görsellerinde mobilya, insan veya odak öğelerinin kadraj içindeki yerini tarif etmek için deneyebilir. Birden fazla referans görselin birlikte kullanılabilmesi de farklı kaynaklardaki öğeleri tek bir sahnede bir araya getirmeye yönelik bir seçenek sunuyor. Bunlar, modelin görsel üretim ve düzenleme yeteneklerinden çıkarılabilecek kullanım alanları; kaynak, herhangi bir 3D yazılımla doğrudan entegrasyon duyurmuyor.

Yerel kullanım düşünen ekipler, GPU bellek ihtiyacını ve kuantize sürümlerin donanım koşullarını değerlendirmeli. Duyuruda lisans koşulları ve ücretlendirme bilgisi yer almıyor; ticari üretim öncesinde checkpoint’lerin lisans ayrıntıları ayrıca kontrol edilmeli. Model çıktıları, mevcut 3D sahne veya proje dosyasının yerine geçen bir teslim biçimi olarak tanımlanmıyor.