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Flux2

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Flux2

LoRA MPS

Flux.2 est la série récente de modèles de génération d’images de Black Forest Labs, qui succède à la série Flux.1. Il s’agit d’un modèle entièrement nouveau, doté d’une nouvelle architecture et d’un pré-entraînement effectué de zéro !

Les points de contrôle originaux du modèle Flux peuvent être trouvés ici. Le code d'inférence original peut être trouvé ici.

Flux2 peut être relativement coûteux à exécuter sur du matériel grand public. Toutefois, vous pouvez appliquer une série d’optimisations pour l’exécuter plus rapidement et de manière plus économe en mémoire. Consultez cette section pour plus de détails. De plus, Flux peut bénéficier de la quantification pour une meilleure efficacité mémoire, au prix d’une latence d’inférence accrue. Reportez-vous à ce billet de blog pour en savoir plus.

La mise en cache peut également accélérer l'inférence en stockant et en réutilisant les sorties intermédiaires.

Suréchantillonnage des légendes

Flux.2 peut potentiellement générer des résultats de meilleure qualité avec de meilleurs prompts. Il est possible de « remonter en résolution » un prompt d’entrée en définissant l’argument caption_upsample_temperature dans les arguments de l’appel du pipeline. L’implémentation officielle recommande de fixer cette valeur à 0,15.

Flux2Pipeline

classe diffusers.Flux2Pipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLFlux2text_encoder: Mistral3ForConditionalGenerationtokenizer: AutoProcessortransformer: Flux2Transformer2DModel )

Paramètres

  • transformer (Flux2Transformer2DModel) — Architecture Transformer conditionnelle (MMDiT) pour le débruitage des latents d’image encodés.
  • scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — Un planificateur à utiliser en combinaison avec transformer pour débruyer les latents d'image encodés.
  • vae (AutoencoderKLFlux2) — Modèle de Variational Auto-Encoder (VAE) pour encoder et décoder des images vers et depuis des représentations latentes.
  • text_encoder (Mistral3ForConditionalGeneration) — Mistral3ForConditionalGeneration
  • tokenizer (AutoProcessor) — Tokeniseur de la classe PixtralProcessor.

Le pipeline Flux2 pour la génération d'images à partir de texte.

Référence : https://bfl.ai/blog/flux-2

__call__

< >

( image: PIL.Image.Image | list[PIL.Image.Image] | None = Noneprompt: str | list[str] = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float | None = 4.0num_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents']max_sequence_length: int = 512text_encoder_out_layers: tuple[int] = (10, 20, 30)caption_upsample_temperature: float = None ) → ~pipelines.flux2.Flux2PipelineOutput or tuple

Paramètres

  • image (torch.Tensor, PIL.Image.Image, np.ndarray, list[torch.Tensor], list[PIL.Image.Image] ou list[np.ndarray]) — Image, tableau numpy ou tenseur représentant un lot d’images à utiliser comme point de départ. Pour un tableau numpy comme pour un tenseur pytorch, la plage de valeurs attendue est comprise entre [0, 1]. S’il s’agit d’un tenseur ou d’une liste de tenseurs, la forme attendue doit être (B, C, H, W) ou (C, H, W). S’il s’agit d’un tableau numpy ou d’une liste de tableaux, la forme attendue doit être (B, H, W, C) ou (H, W, C). Il peut également accepter des latents d’image en tant que image, mais si des latents sont transmis directement, ils ne sont pas réencodés.
  • prompt (str ou list[str], facultatif) — Le prompt ou les prompts pour guider la génération d’image. S’il n’est pas défini, il faut passer prompt_embeds à la place.
  • guidance_scale (float, facultatif, valeur par défaut 1,0) — L'échelle de guidage intégrée est activée en définissant guidance_scale > 1. Une valeur plus élevée de guidance_scale encourage le modèle à générer des images plus alignées avec prompt , au détriment de la qualité de l'image.

    Les modèles distillés par guidage approximent le vrai guidage sans classifieur pour guidance_scale > 1. Consultez l'article pour en savoir plus.

  • height (int, facultatif, par défaut self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — La hauteur en pixels de l'image générée. Cette valeur est fixée à 1024 par défaut pour obtenir les meilleurs résultats.
  • width (int, facultatif, par défaut self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — La largeur en pixels de l'image générée. Cette valeur est fixée à 1024 par défaut pour obtenir les meilleurs résultats.
  • num_inference_steps (int, facultatif, valeur par défaut 50) — Le nombre d'étapes de débruitage. Un plus grand nombre d'étapes de débruitage conduit généralement à une image de meilleure qualité, au prix d'une inférence plus lente.
  • sigmas (list[float], facultatif) — Sigmas personnalisés à utiliser pour le processus de débruitage avec les planificateurs qui prennent en charge un argument sigmas dans leur méthode set_timesteps. S'il n'est pas défini, le comportement par défaut lorsque num_inference_steps est passé sera utilisé.
  • num_images_per_prompt (int, facultatif, valeur par défaut 1) — Le nombre d'images à générer par invite.
  • generator (torch.Generator ou list[torch.Generator], facultatif) — Un ou une liste de générateurs torch pour rendre la génération déterministe.
  • latents (torch.Tensor, facultatif) — Latents bruités pré-générés, échantillonnés à partir d’une distribution gaussienne, à utiliser comme entrées pour la génération d’images. Peut être utilisé pour ajuster la même génération avec des prompts différents. S’il n’est pas fourni, un tenseur de latents sera généré par échantillonnage à l’aide du generator aléatoire fourni.
  • prompt_embeds (torch.Tensor, facultatif) — Embeddings de texte pré-générés. Peut être utilisé pour ajuster facilement les entrées de texte, par ex. le pondération des prompts. S'il n'est pas fourni, les embeddings de texte seront générés à partir de l'argument d'entrée prompt.
  • output_type (str, facultatif, par défaut "pil") — Le format de sortie de l'image générée. Choisissez entre PIL : PIL.Image.Image ou np.array.
  • return_dict (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut retourner un ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput plutôt qu'un simple tuple.
  • attention_kwargs (dict, facultatif) — Un dictionnaire de kwargs qui, s'il est spécifié, est transmis à l'AttentionProcessor défini sous self.processor dans diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, facultatif) — Une fonction appelée à la fin de chaque étape de débruitage pendant l'inférence. La fonction est appelée avec les arguments suivants : callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs contiendra une liste de tous les tenseurs spécifiés par callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, facultatif) — La liste des entrées tensorielles pour la fonction callback_on_step_end. Les tenseurs spécifiés dans la liste seront passés en tant qu'argument callback_kwargs. Vous ne pourrez inclure que les variables listées dans l'attribut ._callback_tensor_inputs de votre classe de pipeline.
  • max_sequence_length (int par défaut 512) — Longueur maximale de la séquence à utiliser avec le prompt.
  • text_encoder_out_layers (tuple[int]) — Indices des couches à utiliser dans le text_encoder pour dériver les embeddings de prompt finaux.
  • caption_upsample_temperature (float) — Lorsqu’il est spécifié, nous tenterons d’effectuer un échantillonnage de légende (caption upsampling) pour des résultats potentiellement améliorés. Nous recommandons de le définir à 0.15 si un échantillonnage de légende doit être effectué.

Retourne

~pipelines.flux2.Flux2PipelineOutput ou tuple

~pipelines.flux2.Flux2PipelineOutput si return_dict est True, sinon un tuple. En cas de retour d'un tuple, le premier élément est une liste contenant les images générées.

Fonction appelée lors de l'appel du pipeline pour la génération.

Exemples :

>>> import torch
>>> from diffusers import Flux2Pipeline

>>> pipe = Flux2Pipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.2-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=2.5).images[0]
>>> image.save("flux.png")

Flux2KleinPipeline

classe diffusers.Flux2KleinPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLFlux2text_encoder: Qwen3ForCausalLMtokenizer: Qwen2Tokenizertransformer: Flux2Transformer2DModelis_distilled: bool = False )

Paramètres

  • transformer (Flux2Transformer2DModel) — Architecture Transformer conditionnelle (MMDiT) pour le débruitage des latents d’image encodés.
  • scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — Un planificateur à utiliser en combinaison avec transformer pour débruyer les latents d'image encodés.
  • vae (AutoencoderKLFlux2) — Modèle de Variational Auto-Encoder (VAE) pour encoder et décoder des images vers et depuis des représentations latentes.
  • text_encoder (Qwen3ForCausalLM) — Qwen3ForCausalLM
  • tokenizer (Qwen2TokenizerFast) — Tokeniseur de la classe Qwen2TokenizerFast.

Le pipeline Flux2 Klein pour la génération d'images à partir de texte.

Référence : https://bfl.ai/blog/flux2-klein-towards-interactive-visual-intelligence

__call__

< >

( image: list[PIL.Image.Image] | PIL.Image.Image | None = Noneprompt: str | list[str] = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float = 4.0num_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: str | list[str] | None = Noneoutput_type: str = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, dict], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents']max_sequence_length: int = 512text_encoder_out_layers: tuple[int] = (9, 18, 27) ) → ~pipelines.flux2.Flux2PipelineOutput or tuple

Paramètres

  • image (torch.Tensor, PIL.Image.Image, np.ndarray, List[torch.Tensor], List[PIL.Image.Image] ou List[np.ndarray]) — Image, tableau numpy ou tenseur représentant un lot d’images à utiliser comme point de départ. Pour un tableau numpy comme pour un tenseur pytorch, la plage de valeurs attendue est comprise entre [0, 1]. S’il s’agit d’un tenseur ou d’une liste de tenseurs, la forme attendue doit être (B, C, H, W) ou (C, H, W). S’il s’agit d’un tableau numpy ou d’une liste de tableaux, la forme attendue doit être (B, H, W, C) ou (H, W, C). Il peut également accepter des latents d’image en tant que image, mais si des latents sont transmis directement, ils ne sont pas réencodés.
  • prompt (str ou List[str], facultatif) — Le prompt ou les prompts pour guider la génération d’image. S’il n’est pas défini, il faut passer prompt_embeds à la place.
  • guidance_scale (float, facultatif, valeur par défaut 4.0) — Échelle de guidage telle que définie dans Classifier-Free Diffusion Guidance. guidance_scale est défini comme w de l'équation 2. de Imagen Paper. L'échelle de guidage est activée en définissant guidance_scale > 1. Une échelle de guidage plus élevée encourage la génération d'images étroitement liées au prompt texte, généralement au détriment de la qualité de l'image. Pour les modèles distillés par étapes, guidance_scale est ignoré.
  • height (int, facultatif, par défaut self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — La hauteur en pixels de l'image générée. Cette valeur est fixée à 1024 par défaut pour obtenir les meilleurs résultats.
  • width (int, facultatif, par défaut self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — La largeur en pixels de l'image générée. Cette valeur est fixée à 1024 par défaut pour obtenir les meilleurs résultats.
  • num_inference_steps (int, facultatif, valeur par défaut 50) — Le nombre d'étapes de débruitage. Un plus grand nombre d'étapes de débruitage conduit généralement à une image de meilleure qualité, au prix d'une inférence plus lente.
  • sigmas (List[float], facultatif) — Sigmas personnalisés à utiliser pour le processus de débruitage avec les planificateurs qui prennent en charge un argument sigmas dans leur méthode set_timesteps. S'il n'est pas défini, le comportement par défaut lorsque num_inference_steps est passé sera utilisé.
  • num_images_per_prompt (int, facultatif, valeur par défaut 1) — Le nombre d'images à générer par invite.
  • generator (torch.Generator ou List[torch.Generator], facultatif) — Un ou une liste de générateurs torch pour rendre la génération déterministe.
  • latents (torch.Tensor, facultatif) — Latents bruités pré-générés, échantillonnés à partir d’une distribution gaussienne, à utiliser comme entrées pour la génération d’images. Peut être utilisé pour ajuster la même génération avec des prompts différents. S’il n’est pas fourni, un tenseur de latents sera généré par échantillonnage à l’aide du generator aléatoire fourni.
  • prompt_embeds (torch.Tensor, facultatif) — Embeddings de texte pré-générés. Peut être utilisé pour ajuster facilement les entrées de texte, par ex. le pondération des prompts. S'il n'est pas fourni, les embeddings de texte seront générés à partir de l'argument d'entrée prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, facultatif) — Embeddings de texte négatifs pré-générés. Notez que "" est utilisé comme prompt négatif dans ce pipeline. S'il n'est pas fourni, il sera généré à partir de "".
  • output_type (str, facultatif, par défaut "pil") — Le format de sortie de l'image générée. Choisissez entre PIL : PIL.Image.Image ou np.array.
  • return_dict (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut retourner un ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput plutôt qu'un simple tuple.
  • attention_kwargs (dict, facultatif) — Un dictionnaire de kwargs qui, s'il est spécifié, est transmis à l'AttentionProcessor défini sous self.processor dans diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, facultatif) — Une fonction appelée à la fin de chaque étape de débruitage pendant l'inférence. La fonction est appelée avec les arguments suivants : callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs contiendra une liste de tous les tenseurs spécifiés par callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, facultatif) — La liste des entrées tensorielles pour la fonction callback_on_step_end. Les tenseurs spécifiés dans la liste seront passés en tant qu'argument callback_kwargs. Vous ne pourrez inclure que les variables listées dans l'attribut ._callback_tensor_inputs de votre classe de pipeline.
  • max_sequence_length (int par défaut 512) — Longueur maximale de la séquence à utiliser avec le prompt.
  • text_encoder_out_layers (tuple[int]) — Indices des couches à utiliser dans le text_encoder pour dériver les embeddings de prompt finaux.

Retourne

~pipelines.flux2.Flux2PipelineOutput ou tuple

~pipelines.flux2.Flux2PipelineOutput si return_dict est True, sinon un tuple. En cas de retour d'un tuple, le premier élément est une liste contenant les images générées.

Fonction appelée lors de l'appel du pipeline pour la génération.

Exemples :

>>> import torch
>>> from diffusers import Flux2KleinPipeline

>>> pipe = Flux2KleinPipeline.from_pretrained(
...     "black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-9B", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=4.0).images[0]
>>> image.save("flux2_output.png")

Flux2KleinKVPipeline

classe diffusers.Flux2KleinKVPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLFlux2text_encoder: Qwen3ForCausalLMtokenizer: Qwen2Tokenizertransformer: Flux2Transformer2DModelis_distilled: bool = True )

Paramètres

  • transformer (Flux2Transformer2DModel) — Architecture Transformer conditionnelle (MMDiT) pour le débruitage des latents d’image encodés.
  • scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — Un planificateur à utiliser en combinaison avec transformer pour débruyer les latents d'image encodés.
  • vae (AutoencoderKLFlux2) — Modèle de Variational Auto-Encoder (VAE) pour encoder et décoder des images vers et depuis des représentations latentes.
  • text_encoder (Qwen3ForCausalLM) — Qwen3ForCausalLM
  • tokenizer (Qwen2TokenizerFast) — Tokeniseur de la classe Qwen2TokenizerFast.

Le pipeline Flux2 Klein KV pour la génération d'images à partir de texte avec conditionnement par image de référence mise en cache KV.

À la première étape de débruitage, les jetons de l'image de référence sont inclus dans le passage avant et leurs projections K/V d'attention sont mises en cache. Aux étapes suivantes, les K/V mis en cache sont réutilisés sans recalcul, offrant une inférence plus rapide lors de l'utilisation d'images de référence.

Référence : https://bfl.ai/blog/flux2-klein-towards-interactive-visual-intelligence

__call__

< >

( image: list[PIL.Image.Image] | PIL.Image.Image | None = Noneprompt: str | list[str] = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 4sigmas: list[float] | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, dict], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents']max_sequence_length: int = 512text_encoder_out_layers: tuple[int] = (9, 18, 27) )

Paramètres

  • image (PIL.Image.Image ou List[PIL.Image.Image], facultatif) — Image(s) de référence pour le conditionnement. À la première étape de débruitage, les jetons de référence sont inclus dans le passage avant et leurs K/V d’attention sont mis en cache. Aux étapes suivantes, les K/V en cache sont réutilisés sans recalcul.
  • prompt (str ou List[str], facultatif) — Le prompt ou les prompts pour guider la génération d’image.
  • height (int, facultatif) — La hauteur en pixels de l'image générée.
  • width (int, facultatif) — La largeur en pixels de l'image générée.
  • num_inference_steps (int, facultatif, valeur par défaut 4) — Le nombre d'étapes de débruitage.
  • sigmas (List[float], facultatif) — Sigmas personnalisés pour le calendrier de débruitage.
  • num_images_per_prompt (int, facultatif, valeur par défaut 1) — Le nombre d'images à générer par invite.
  • generator (torch.Generator ou List[torch.Generator], facultatif) — Générateur(s) pour une génération déterministe.
  • latents (torch.Tensor, facultatif) — Latents bruités pré-générés.
  • prompt_embeds (torch.Tensor, facultatif) — Embeddings de texte pré-générés.
  • output_type (str, facultatif, par défaut "pil") — Format de sortie : "pil" ou "np".
  • return_dict (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut retourner un Flux2PipelineOutput ou un simple tuple.
  • attention_kwargs (dict, facultatif) — Arguments supplémentaires transmis aux processeurs d'attention.
  • callback_on_step_end (Callable, facultatif) — Fonction de rappel appelée à la fin de chaque étape de débruitage.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, facultatif) — Entrées tensorielles pour la fonction de rappel.
  • max_sequence_length (int, par défaut 512) — Longueur maximale de la séquence pour le prompt.
  • text_encoder_out_layers (tuple[int]) — Indices des couches pour l'extraction des états cachés de l'encodeur de texte.

Fonction appelée lors de l'appel du pipeline pour la génération.

Exemples :

>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers import Flux2KleinKVPipeline

>>> pipe = Flux2KleinKVPipeline.from_pretrained(
...     "black-forest-labs/FLUX.2-klein-9b-kv", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> ref_image = Image.open("reference.png")
>>> image = pipe("A cat dressed like a wizard", image=ref_image, num_inference_steps=4).images[0]
>>> image.save("flux2_kv_output.png")
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