FLUX 3 Image Klein 오픈 웨이트 공개 — 5.6B, INT8이면 VRAM 8GB 그래픽카드에서 돌아요
Black Forest Labs가 10월 15일 이미지 생성·편집 모델 FLUX 3 Image Klein의 가중치를 공개했어요. 5.6B 파라미터로 참고 이미지 10장·상자 지정 편집을 지원하고, 연매출 500만 달러 미만이면 상업적으로 무료로 쓸 수 있어요.
- Black Forest Labs(BFL)가 10월 15일 FLUX 3 Image Klein을 오픈 웨이트로 공개했어요. 5.6B 파라미터(이미지 트랜스포머 기준, 텍스트 인코더 제외)이고, 글로 그리기·이미지 편집·참고 이미지 최대 10장을 한 모델로 해요. 4K 생성, 상자(바운딩 박스)로 위치·편집 범위 지정도 돼요.
- BFL 블로그 기준 생성기 가중치는 BF16 11.2GB, FP8 5.6GB예요. INT8 버전은 VRAM 8GB GeForce RTX에서도 ComfyUI·Diffusers로 돌아가고, 증류 모델 + INT8로 1MP 이미지 한 장에 RTX 5090 약 4초, RTX 4070 9초 미만(ComfyUI)이에요.
- 라이선스는 FLUX Kommunity License예요. 연매출 500만 달러 미만 개인·회사는 상업적 사용이 무료이고, 연구·비상업 용도도 돼요. BFL API로도 쓸 수 있고(모델 이름 flux-3-image-klein), 가격은 '1K 이미지당 $0.009부터'예요.
Hugging Face 모델 카드의 Diffusers 예제로 바로 불러 볼 수 있어요. 기본 모델(base)은 미세조정용으로 따로 나와 있어서, 자기 데이터로 LoRA를 학습해 볼 때 출발점으로 쓸 수 있어요.
참고 이미지를 최대 10장까지 넣고, 상자로 '이 물건은 여기에'를 정하거나 편집 범위를 한 영역으로 묶을 수 있어요. 제품 사진 배치 시안이나 같은 인물·캐릭터의 여러 장면 컷을 뽑을 때 써 볼 만해요.
연매출 500만 달러 미만이면 상업적 사용이 무료라, 내 PC 그래픽카드로 상세페이지·썸네일 이미지를 만들어도 장당 비용이 들지 않아요. 그래픽카드가 없으면 API(1K 이미지당 $0.009부터)로 써 볼 수 있어요.
ComfyUI로 써 보기 (comfy.org 안내 그대로)
1) ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트해요.
2) Hugging Face에서 FLUX 3 Image Klein 가중치를 받아요 (모델 페이지에서 연락처 공유에 동의해야 받을 수 있어요).
3) 모델 템플릿을 열어요. 로더는 Load Diffusion Model(체크포인트) · Load CLIP(type = flux3, Qwen3-VL 4B 텍스트 인코더) · Load VAE 세 가지예요.
Diffusers로 써 보기 (모델 카드 빠른 시작)
pip install -U diffusers transformers accelerate
→ 모델 카드의 DiffusionPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/flux-3-image-klein", ...) 예제를 그대로 실행
※ 모델 카드는 프롬프트 업샘플러 없이 쓰지 말라고 적어 두었어요. 짧은 프롬프트는 평범한 결과가 나온대요.
캐릭터 시트를 참고 이미지로 넣고 상자로 위치를 정해, 같은 캐릭터의 장면 컷을 내 PC에서 여러 장 뽑아 보는 데 써 보면 좋을 것 같아요.
Black Forest Labs(BFL)가 10월 15일 공식 블로그에서 FLUX 3 Image Klein을 오픈 웨이트(가중치 공개)로 내놓았어요. 5.6B 파라미터 모델로, 글로 이미지 만들기·이미지 편집·참고 이미지 최대 10장을 섞어 만들기를 한 모델로 해요. BFL은 큰 모델인 FLUX 3 Image와 핵심 기능을 공유한다며 4K 생성, 픽셀 단위 편집, 그리고 상자(바운딩 박스)로 요소가 들어갈 자리를 정하거나 편집을 한 영역에만 가두는 기능을 꼽았어요.
무엇이 나왔나
- 기본 모델(base): 미세조정용 (권장 50단계, 가이던스 3.5 — 모델 카드)
- 단계 증류(distilled) 모델: 빠른 생성용 (권장 16단계, 가이던스 없음 — 모델 카드). API 이름
flux-3-image-klein - FP8 · INT8 · NVFP4 버전: NVIDIA 지원으로 만든 경량 빌드
5.6B는 이미지 트랜스포머 크기이고, 텍스트 인코더(Qwen3-VL-4B-Instruct, Apache-2.0)는 따로라고 모델 카드에 적혀 있어요.
자체 평가 결과
BFL의 내부 평가에서 Klein은 글 → 이미지, 참고 이미지 여러 장 생성, 이미지 편집 세 부문 모두 1위였고, 비교에 넣은 닫힌 모델 Ideogram V4.5와 FLUX.2 [pro]보다도 높게 나왔다고 해요. 비교한 오픈 모델 가운데 가장 작아요(Qwen-Image 2.1 7B, Krea 2 12.9B). 이전 세대 FLUX.2 [klein] 9B와 비교하면 파라미터는 38% 적은데 Elo(상대 선호 점수)가 글 → 이미지에서 91, 편집에서 70 올랐어요. 회사가 직접 한 평가이고, Krea 2는 편집 기능이 없어 편집 비교에서는 빠졌어요.
내 PC에서 돌릴 수 있나
BFL 블로그 기준 생성기 가중치는 BF16 11.2GB, FP8 5.6GB예요. INT8 버전은 VRAM 8GB GeForce RTX에서도 ComfyUI나 Diffusers로 돌아간대요. 증류 모델 + INT8로 1MP 이미지 한 장에 RTX 5090 약 4초, RTX 4070 9초 미만(ComfyUI)이에요. NVIDIA가 잰 표에서는 증류 모델 16단계, 1024×1024 기준 GB300 0.55초 ~ RTX 4070 8.9초였어요.
다만 GitHub 참조 코드로 B200에서 1024×1024를 돌린 모델 카드 수치는 BF16 31GB · FP8 26GB · NVFP4 25GB이고, 프롬프트 업샘플러를 켜면 약 28GB가 더 들어요. 모델 카드는 "프롬프트 업샘플러 없이 쓰지 말라"고 적어 두었어요.
어디서 쓰나 · 라이선스
가중치는 Hugging Face(기본·증류 두 개, 연락처 공유 동의 후 다운로드)에 있고, ComfyUI·Diffusers·TensorRT-LLM·SGLang·vLLM-Omni에서 돌릴 수 있다고 BFL이 안내했어요. LoRA 학습은 Ostris AI Toolkit과 NVIDIA NeMo AutoModel 레시피가 나와 있어요. BFL API에서는 프롬프트 업샘플링·픽셀 복원(편집하지 않은 영역을 그대로 보존)이 붙은 증류 모델을 쓸 수 있고, 가격은 '1K 이미지당 $0.009부터'예요.
라이선스는 FLUX Kommunity License예요. 연매출 500만 달러 미만 개인·회사는 상업적 사용이 무료이고, 연구·비상업 용도도 돼요. 그보다 큰 조직은 자체 호스팅 라이선스나 API로 상업 배포를 해야 해요. GitHub 참조 코드는 Apache 2.0이에요.
