Black Forest Labs（BFL）は2026年10月15日、画像生成・編集モデル「FLUX 3 Image Klein」の学習済みの重みを公開した。画像を生成する部分は56億パラメーターで、4K出力や最大10枚の参照画像を使った生成に対応し、INT8版ではVRAMが8GBのNVIDIA製GPUでも動作するとしている。既存のFLUX.2 [klein]に続き、手元の機材で新世代の画像モデルを試す選択肢が加わった。
ただし、8GBで動く構成と、編集していない部分を厳密に保てる構成は、配布された重みだけでは決まらない。実装ごとのメモリ条件と、モデルに付属する機能を分けて見る必要がある。公式発表と公開された実装を照合すると、導入時に選ぶべき経路が見えてくる。
8GBで動くのはどの構成か
8GBのGPU向けには、ComfyUI用のINT8版が案内されている。INT8は、重みを整数の8ビット形式で扱って容量を抑える方式だ。The Decoderも、この8GB対応とRTX 4070での生成速度を取り上げた。手持ちのGPUで使えるかを判断するには、その数字をどのソフトウェアで得たかまで確認したい。
BFLの公式GitHubは、RTX 3070クラスの8GB GPUにComfyUIのINT8ファイルを推奨する一方、公開した参照コード自体にはINT8の実行経路がないと明記している。8GB動作の案内はComfyUI向けINT8版であり、参照コードのFP8版の必要メモリを示す数字ではない。
| 利用する構成 | 公表されたVRAM情報 | 対象・条件 |
|---|---|---|
| ComfyUI向けINT8版 | 8GB GPUで動作するとの案内 | RTX 3070クラスを例示 |
| 参照コードのBF16版 | ピーク31GB | B200、1024×1024、蒸留版、指示文の拡張オフ |
| 参照コードのFP8版 | ピーク26GB | 同上 |
| 参照コードのNVFP4版 | ピーク25GB | 同上。NVFP4にはBlackwell世代のGPUが必要 |
表は、10月15日公開のBFL資料にある利用経路と測定条件を分類したものだ。参照コードの数値は、画像生成と参照画像1枚の編集について示されたピーク使用量であり、各形式の最小動作要件を表すものではない。ComfyUI向けの案内とは実装も測定環境も違うため、数値を差し引いて省メモリ効果を算出することはできない。
画像生成器の重みだけなら、BF16版は11.2GB、FP8版は5.6GBとされる。しかし、実行時には文章を処理する別のモデルなども必要になる。「重みが5.6GBだから8GBのGPUに収まる」という読み方は避けたい。
速度についてBFLは、NVIDIAの測定として、ComfyUIで蒸留版をINT8・16ステップで動かした場合、1MP画像をRTX 5090で約4秒、RTX 4070で9秒未満で生成したと説明する。これは1MP（メガピクセル）の画像を1回に1枚生成する条件での時間であり、4Kや最大10枚の参照画像を使う場合の速度まで示してはいない。8GB対応も、そうした全機能を同時に使える保証とは分けて受け止めるべきだ。
枠で指定できること、保持できること
FLUX 3 Image Kleinは、文章からの画像生成に加え、参照画像を使った編集や複数画像の組み合わせを一つのモデルで扱う。さらに矩形の指定枠を使い、要素を置く場所や大きさを誘導できる。構図を文章だけで伝えるより、どの位置に何を置きたいかを明示しやすい仕組みである。
ただし、指定枠は画像の内外を厳密に切り分けるマスクとは異なる。公式モデルカードによれば、要素が枠からはみ出したり、小さく指定した要素が現れなかったりする場合がある。編集についても、同カードは次のように記す。
「編集によって、指定した領域の外側の内容が変わることがある」（公式モデルカード、原文から訳出）
一方、BFL APIでは、編集していない領域を元の画像と厳密に一致させる「未編集領域の復元」が付属する。発表にあるピクセル単位の編集精度と、ローカルのモデル単体で得られる結果は、この機能を区別して読む必要がある。
例えば商品写真の一部だけを差し替える用途では、指定した物体が変わったかに加え、背景や商品形状が保持されたかも判断材料になる。矩形を指定できることから、その外側の画素まで必ず保存されるとは言い切れない。既存画像との厳密な一致を求めるなら、モデルの出力に加え、利用経路が提供する復元機能まで確認することになる。
蒸留版とBaseは用途で選ぶ
公開されたモデルは、生成・編集向けの蒸留版と、追加学習向けの「FLUX 3 Image Klein Base」に分かれる。蒸留版は画像を作る反復計算を16ステップに抑え、BFL APIでもこの版が使われる。Baseは50ステップで動作し、用途に合わせた追加学習や研究を担う構成だ。
LoRAのように、少数の追加パラメーターでモデルを調整する学習にもBaseが案内されている。まず生成結果を試したい利用者と、手元のデータでモデルを適応させたい開発者では、出発点が違う。8GB GPUでの生成対応を、そのまま追加学習に必要なメモリの目安へ転用することもできない。
また、「56億」は構成全体のパラメーター数ではない。画像を作るTransformer部分の規模であり、文章を処理するQwen3-VL-4B-Instructは別に搭載される。モデルの小型化を評価する数字と、システム全体の導入負担を表す数字を混同しないことが、ここでも選択を左右する。
品質面では、BFLはFLUX.2 [klein] 9Bに対し、画像生成のElo評価が91、画像編集が70上がり、パラメーター数は38%少なくなったと発表した。Eloは比較評価から付ける相対的な点数で、今回はBFLの内部評価である。利用者による独立した検証結果として読むことはできない。
APIの速さを比べた図にも条件差がある。BFLはKleinを自社サーバー側で測定したのに対し、他モデルはクライアント側から測り、ネットワークや結果を問い合わせる時間も含めている。内部評価の順位やAPI遅延は検討の入口にはなるが、手元のGPUで同じ品質と速度の優位が再現されるかは、使う画像と構成で確かめる必要がある。
商用利用は出力生成の条件を確認
重みのライセンスは「FLUX Kommunity License」だ。BFLは年間売上500万米ドル未満の個人や企業向けに無料の商用利用を案内するが、ライセンス本文では、本人・自社と関連会社を合わせた年換算の総売上が基準になる。
許諾の対象も、出力の商用利用と、その出力を生成するための本番運用という形で定められている。商用の追加学習やモデル配布をすべて無条件に認める規約ではなく、出力のフィルタリングまたは審査などの条件も付く。重みを入手できることと、事業で使いたい行為が許されることは、別々に確認すべき事項だ。
自前のGPUを用意せずに試す場合はBFL APIがあり、料金は1K画像1枚あたり0.009ドルからとされる。ローカル実行には配布形式とソフトウェアを選ぶ手間がある一方、APIでは指示文の拡張や未編集領域の復元を含む機能を利用できる。厳密な編集を求める仕事では、1枚の生成費用だけでなく、元画像を保持するための処理まで含めて比較したい。
まず確認する条件は、手持ちのGPUで目的の解像度と参照枚数を処理できるか、既存画像をどこまで保持する必要があるか、そして商用利用の範囲である。これらが合えば、Kleinの重み公開は、画像を外部サービスへ送らずに評価し、用途に合わせて適応させるための具体的な選択肢になる。
