FLUX 3 Image Klein: практическое руководство по референсам, композиции и локальному редактированию

У вас есть удачная фотография товара, но для следующей задачи композиция не подходит. Объект нужно переместить влево, фон заменить, а справа оставить свободное место под заголовок. Попросить генератор создать всё заново легко. Получить пригодную к работе правку намного сложнее.

FLUX 3 Image Klein объединяет генерацию изображений по тексту, редактирование и работу с несколькими референсами в одном семействе моделей. Black Forest Labs выпустила его 15 октября 2026 года. Главное новшество не в очередном красивом примере, а в том, что можно описать и содержимое изображения, и расположение его элементов. Анонс BFL

Это руководство проведёт вас от небольшого первого эксперимента к повторяемому процессу редактирования. Начните в браузере, чтобы понять возможности инструмента; выберите API для приложения; рассмотрите локальный запуск, если контроль над файлами или регулярная работа оправдывают настройку. Для выбора не нужно разбираться в математике диффузионных моделей.

Выберите самый короткий путь к полезному первому изображению

Это разные продукты вокруг родственных весов, а не взаимозаменяемые кнопки. Модель — обученный набор весов. Среда выполнения запускает её. ComfyUI предоставляет интерфейс для рабочих схем, Diffusers — компоненты Python, а размещённый API — обслуживаемый сервис. Функция, доступная в одном интерфейсе, может включать обработку, которой нет в другом.

Для первой попытки откройте официальный Space или BFL Playground. Перед генерацией проверьте запросы на вход в аккаунт и оплату. Браузер подходит для Windows, macOS и Linux; локальный GPU для удалённого сервиса не нужен.

Используйте собственное изображение, которое можно безопасно отправить этому сервису. Для обучения лучше подойдёт фотография своей кружки, чем ещё не выпущенный товар клиента. Упражнение ниже предлагает конкретную небольшую задачу и критерии оценки результата.

Сначала внесите одну контролируемую правку, а не добавляйте десять референсов

1. Сохраните исходное изображение без изменений и запишите его размеры.
2. Выберите процесс редактирования и добавьте только это изображение.
3. Опишите желаемую сцену целиком, включая то, что должно остаться узнаваемым.
4. Попросите об одном изменении, например о замене фона, а не одновременно о новом объекте, стиле и композиции.
5. Сравните результат с исходником в полном разрешении. Проверяйте форму, текст, края и освещение, а не только миниатюру.
6. Сохраните инструкцию вместе с результатом. В следующей попытке меняйте одну переменную.

Например, начните с такого описания сцены:

A catalog photograph of the same plain ceramic mug from the reference image,
with its handle and proportions preserved, on a matte pale-green surface.
Soft light comes from the left. The mug sits in the left third of a wide
composition, leaving clear space on the right for text added later.

Критерии приёмки задаёте вы: ручка не изменилась, силуэт кружки остался пригодным для работы, а свободная область действительно пуста. Если логотип должен быть точным, сверяйте его с оригиналом, а не доверяйте правдоподобной реконструкции. Когда написание и геометрия бренда критичны, добавляйте финальную типографику в обычном графическом редакторе.

Официальная карточка модели указывает поддержку до 10 референсов. Это предел возможностей, а не рекомендация добавлять десять изображений к каждой задаче. Два референса с противоречащими ракурсами камеры могут внести больше неопределённости, чем один чистый образец. Назначайте каждому входу конкретную роль: объект, материал, композиция или стиль.

Рамки композиции задают расположение, но не фиксируют пиксели

FLUX 3 поддерживает описания областей с нормализованными координатами. Вместо одного лишь «помести объект слева» можно задать рамку и описать связанное с ней содержимое. Диапазон координат — от 0 до 1000, поэтому схема расположения не зависит напрямую от ширины итогового изображения: 1024 или 2048 пикселей. Руководство BFL по ограничивающим рамкам

Авторская пояснительная схема. Рамка выражает желаемое расположение, а не результат генерации и не жёсткую маску изображения.

Ниже приведён иллюстративный фрагмент промпта для генерации. Он описывает новую композицию, а не правку изображения-референса. Его нужно поместить в промпт, а не вводить в терминал:

A clean studio composition with a ceramic mug <mug_1> on the left.
[{"id":"mug_1","bbox":[200,80,850,480],"desc":"A plain ceramic mug with a visible handle"}]

Порядок значений: верх, лево, низ, право. В этом примере рамка начинается на высоте 20% и на 8% ширины холста, а заканчивается на 85% высоты и 48% ширины. Для реального дизайна сначала набросайте композицию, а затем переведите её в координаты. Перестановка горизонтальных и вертикальных значений — простой способ получить непонятный результат.

При редактировании нужно указать и исходную область, и целевую. Следующее иллюстративное тело запроса API перемещает кружку из центральной исходной рамки в левую целевую. Замените примерный URL изображения на доступное изображение, которым вы владеете; не отправляйте заглушку как есть. Первый референс называется ref_image_0.

{
  "images": ["https://example.com/your-own-mug.png"],
  "output_format": "png",
  "prompt": "In <ref_image_0>, move the mug <mug_1> to the left. Preserve the mug's handle and the plain background. [{\"id\":\"mug_1\",\"from\":\"ref_image_0\",\"src_bbox\":[200,300,850,700],\"tgt_bbox\":[200,80,850,480],\"desc\":\"The same plain ceramic mug with its handle visible\"}]"
}

Здесь from указывает референс, src_bbox — исходную область, а tgt_bbox — желаемое место. При необходимости более подробного плана сохранения добавьте строки для других элементов. Локальный CLI эталонной реализации использует отдельный файл boxes.json и координаты от 0 до 1; не переносите туда значения API от 0 до 1000. Синтаксис размещённого редактирования, локальный формат рамок

Не считайте рамку гарантией неизменности всего, что находится за её пределами. В документации исходного чекпойнта есть предупреждение: правка может затронуть и другие области, а элементы — выходить за рамки. Размещённый сервис редактирования BFL также включает восстановление пикселей; нельзя молча приписывать эту возможность каждому локальному конвейеру. Проверьте конкретную реализацию. Ограничения чекпойнта

Для печати или работы с клиентом наложите старое и новое изображения в редакторе. Если объект переместился успешно, но текст на упаковке изменился, задача композиции выполнена, а задача сохранения исходного материала — нет. Это разные критерии, и их разделение заметно упрощает итерации.

Запрос к API запускает задачу, а не сохраняет готовый файл

Разработчики могут отправлять запросы на генерацию изображений к задокументированной конечной точке. В терминале macOS или Linux задайте BFL_API_KEY как переменную окружения, не раскрывая её, и воспользуйтесь примером ниже. Запрос может быть платным; не размещайте ключ в публичном репозитории или клиентском пакете браузера.

curl --fail-with-body --request POST \
  --url https://api.bfl.ai/v1/flux-3-image-klein \
  --header "x-key: $BFL_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{"prompt":"A simple studio photograph of a plain ceramic mug on a pale green surface","aspect_ratio":"16:9","output_format":"png"}' \
  --output bfl-job.json

В Windows PowerShell используйте ту же конечную точку с нативной сериализацией JSON:

$body = @{
    prompt = "A simple studio photograph of a plain ceramic mug on a pale green surface"
    aspect_ratio = "16:9"
    output_format = "png"
} | ConvertTo-Json
$job = Invoke-RestMethod -Method Post `
    -Uri "https://api.bfl.ai/v1/flux-3-image-klein" `
    -Headers @{ "x-key" = $env:BFL_API_KEY } `
    -ContentType "application/json" -Body $body
$job | ConvertTo-Json -Depth 10 | Set-Content -Encoding utf8 bfl-job.json

Выберите один из способов отправки выше. Оба сохраняют принятую задачу в bfl-job.json; ни один не скачивает результат. Сохраните приведённый ниже скрипт на стандартной библиотеке Python как poll_result.py в ту же папку. Оставьте BFL_API_KEY доступным процессу и запустите python poll_result.py в Windows либо python3 poll_result.py в macOS/Linux. Скрипт опрашивает уже созданную задачу и сохраняет result.png, не отправляя ещё одну генерацию.

import json
import os
from pathlib import Path
import time
from urllib.parse import urlparse
from urllib.request import Request, urlopen

job = json.loads(Path("bfl-job.json").read_text(encoding="utf-8-sig"))
polling_url = job["polling_url"]
parsed = urlparse(polling_url)
if parsed.scheme != "https" or not (parsed.hostname or "").endswith(".bfl.ai"):
    raise ValueError("Unexpected polling host; inspect the saved job")
headers = {"x-key": os.environ["BFL_API_KEY"]}
deadline = time.monotonic() + 600

while time.monotonic() < deadline:
    with urlopen(Request(polling_url, headers=headers), timeout=60) as reply:
        result = json.load(reply)
    status = result["status"]
    print(job["id"], status)
    if status == "Ready":
        sample = result["result"]["sample"]
        if urlparse(sample).scheme != "https":
            raise ValueError("Unexpected result URL")
        with urlopen(sample, timeout=120) as image:
            Path("result.png").write_bytes(image.read())
        print("Saved result.png; inspect it before accepting the asset")
        break
    if status not in {"Pending", "Reasoning", "Generating"}:
        raise RuntimeError(f"Job stopped: {status}; keep bfl-job.json")
    time.sleep(1.5)
else:
    raise TimeoutError("Keep bfl-job.json and resume polling this job later")

API результата различает выполняющиеся, готовые, отклонённые модерацией и ошибочные состояния. Если скрипт прервала сетевая ошибка, сохраните файл задачи и перезапустите опрос, а не команду отправки. Перед повторной попыткой изучите неопределённый ответ: потеря ответа не доказывает, что сервис отклонил платную задачу. Схема запроса

Полезное приложение хранит три записи: исходный материал, задачу генерации и принятый результат. Даже отклонив правку, пользователь должен иметь возможность вернуться к оригиналу. Такая схема ценнее кнопки, которая прячет промежуточные шаги и выдаёт загадочный новый JPEG.

Локальная установка начинается с расчёта всей памяти

Обозначение Klein 5,6 млрд относится к трансформеру изображений, а не ко всем компонентам рабочего процесса. Текстовый энкодер, автоэнкодер изображений, апсемплер промптов, активации и токены референсов тоже занимают ресурсы. В эталонном CLI, демо и Python API апсемплер включён по умолчанию; BFL прямо советует не отключать его, если только вы не передаёте уже подготовленное описание в стиле апсемплера. Поэтому размер файла весов не позволяет надёжно оценить общий расход VRAM. То же различие важно при оценке крупных локальных языковых моделей. Эталонная реализация

BFL рекламирует оптимизированные варианты для потребительских GPU, включая конфигурацию INT8 для карты с 8 ГБ памяти. Карточка модели с эталонным кодом указывает существенно более высокие пиковые значения для других конфигураций. Это разные рецепты; ни один не является универсальным минимумом для каждого интерфейса, разрешения и числа референсов. Записывайте вместе с оценкой памяти среду выполнения, точность, размер изображения и политику выгрузки компонентов. Примеры оборудования из анонса, требования эталонного кода

Авторский перечень компонентов, а не бенчмарк. Размер компонентов и пиковый расход во время выполнения зависят от рецепта.

В Windows с совместимым GPU NVIDIA начните с актуальной интеграции ComfyUI или среды, рекомендованной BFL. Убедитесь, что выбрана именно схема FLUX 3, а не шаблон FLUX 2 с похожим названием. Успешная загрузка модели ещё не означает совместимость пользовательских узлов, квантованных ядер и текстовых энкодеров.

В Linux для разработчиков доступны эталонный репозиторий и руководство по интеграции Diffusers. Приведённая ниже установка эталонного проекта рассчитана на документированный рецепт CUDA 13, который издатель проверял на B200, а не на видеокарте с 8 ГБ. Пользователям Windows понадобится совместимая среда Linux/WSL для этих команд Bash. Сначала проверьте совместимость драйвера и общий бюджет памяти.

1. Установите Git и Python 3.12, затем подготовьте изолированную среду:

git clone https://github.com/black-forest-labs/flux-3-image-klein.git
cd flux-3-image-klein
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -e . --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

2. Примите условия чекпойнта в собственном аккаунте Hugging Face, войдите командой hf auth login и скачайте документированный дистиллированный комплект. В эталонном README под эту модель, апсемплер и классификатор безопасности выделено около 52 ГБ на диске; место на диске — не VRAM.

hf download black-forest-labs/flux-3-image-klein --local-dir weights/flux-3-image-klein --exclude 'variants/*'
hf download black-forest-labs/flux-3-image-klein-pup --local-dir weights/pup
hf download Falconsai/nsfw_image_detection --local-dir weights/nsfw-classifier

3. Запустите одну генерацию, оставив апсемплинг промпта включённым, затем проверьте out.png и сопровождающий JSON с настройками:

python scripts/cli.py "A plain ceramic mug on a pale green studio surface" --model distilled --out out.png --seed 7

4. Чтобы открыть браузерный интерфейс на своей машине, запустите python scripts/app.py, перейдите на http://127.0.0.1:7860, выберите Edit, добавьте собственное исходное изображение и введите одну желаемую правку. Для рисования рамок предназначена отдельная вкладка Layout. Оставьте приложение доступным только через loopback; не включайте публикацию по ссылке для приватных материалов. Установка и демо эталонного проекта

Добавляйте квантование или выгрузку в CPU только после успешного базового запуска. Для GPU с 8 ГБ следуйте отдельным файлам и инструкциям ComfyUI, а не предположениям о памяти для эталонного кода.

На Mac браузер и API остаются простыми вариантами. Не переносите команды установки CUDA или показатели скорости NVIDIA на Apple Silicon. Локальный запуск требует совместимой реализации Metal/MPS и достаточного объёма объединённой памяти для всех компонентов; общий пример библиотеки с mps не доказывает работу каждого квантованного варианта. Intel Mac — отдельный аппаратный случай, а не другое название Apple Silicon.

Длинный промпт полезен, если он устраняет неоднозначность

Эталонная реализация расширяет короткую инструкцию до подробного описания сцены перед генерацией изображения. Этот апсемплинг промпта — отдельный этап с языковой моделью; по умолчанию он включён в эталонных CLI, демо и Python API. Текущий эталонный README также ссылается на конвейер Diffusers, запускающий апсемплинг для каждого запроса. Сохраняйте это поведение, не считая короткий необработанный промпт равноценным. Подготовка промптов

Если апсемплер и модель изображения не помещаются одновременно, эталонный рецепт позволяет сначала выполнить апсемплинг, а затем передать подготовленное описание на генерацию. Внешняя мультимодальная модель также может подготовить описание по опубликованным системным промптам. За --no-pup должно стоять только такое заранее подготовленное описание; флаг не является бесплатной оптимизацией памяти для нерасширенной однострочной команды. Апсемплинг и восстановление пикселей в размещённом сервисе — разные функции, наличие одной не доказывает наличие другой в иной среде.

До добавления специального синтаксиса обычными словами опишите объект, фон, освещение и желаемое изменение. «Сделай профессионально» оставляет почти всё неопределённым. «Сохрани кружку и ручку, оставь простой фон и свободную правую треть» задаёт меньше противоречащих требований. Большее число прилагательных не делает инструкции автоматически лучше.

Для второго сценария создайте серию иллюстраций к статье. Сохраняйте палитру и описание объекта, меняя композицию для широкого заголовка и квадратной картинки для соцсетей. Проверьте, не изменился ли объект между форматами; не предполагайте, что удачный результат в одном соотношении сторон идеально переносится в другое.

В третьем сценарии можно сравнить макеты упаковки внутри команды. Используйте вымышленные надписи или материалы, на которые есть разрешение, и маркируйте результат как концепт. Привлекательный рендер не подтверждает технологичность производства, точность цветопередачи или право использовать изображённого человека. После генерации до готового производственного дизайна ещё далеко.

Оценивайте стоимость готового материала, а не одного удачного запроса

В анонсе от 15 октября стартовая цена API указана как 0,009 доллара США за 1K изображений. Эта начальная единица не обещает такую цену для любого разрешения и процесса. Перед оценкой кампании проверьте актуальные тарифы BFL, списания аккаунта и правила запросов.

Для бюджета считайте число попыток на один принятый результат. Если задаче потребовалось пять правок, учитывайте все пять попыток, а также проверку и финальную обработку. Локальный запуск заменяет часть оплаты сервиса затратами на оборудование, электричество, хранение и обслуживание; проверка результатов всё равно нужна.

Открытые веса не означают неограниченные коммерческие права. Лицензия FLUX Kommunity различает некоммерческое использование, генерацию коммерческих результатов при соблюдении условий и другие коммерческие виды деятельности. Отдельно проверьте пороги дохода, аффилированные компании, распространение модели и использование для обучения. Права на исходную фотографию, товарный знак или изображённого человека регулируются отдельно от лицензии модели.

Если правка не удалась, локализуйте проблему

Что стоит выяснить до второго проекта?

Заменяет ли FLUX 3 Image Klein Photoshop?

Это модель генерации и редактирования с несколькими способами запуска, а не полноценное приложение для послойной подготовки макетов. Она может помочь создать или изменить материал; инструменты выделения, точная типографика, управление цветом, версионирование и подготовка к передаче могут по-прежнему выполняться в вашем редакторе.

Можно ли рассчитывать на точный корейский текст?

Проверьте именно свой текст в размере, в котором он будет использоваться. Карточка модели предупреждает, что отображаемый текст может быть неточным или искажённым. Читаемый пример на английском не доказывает надёжную корейскую вёрстку. По возможности оставляйте точные надписи редактируемым текстом.

Остаётся ли весь процесс офлайн при локальном инференсе?

Только если вы специально это обеспечили. Первоначальная загрузка, удалённое расширение промптов, внешние узлы и телеметрия могут создавать сетевой трафик. Проверяйте весь процесс, а не только расположение трансформера изображений.

Какой чекпойнт выбрать новичку?

Сначала используйте документированный дистиллированный вариант генерации. Базовый чекпойнт предназначен для адаптации и исследований. Когда появится заведомо рабочая задача, сравнивайте варианты на одинаковых входах, меняя за раз что-то одно: не модель, промпт и разрешение одновременно.

Прорыв полезен, когда результат правки можно проверить

На наш взгляд, ИИ для изображений становится полезнее, когда помогает лучше контролировать изменения, а не просто выдаёт больше неожиданных картинок. FLUX 3 Image Klein интересен тем, что референсы, схемы расположения и несколько способов развёртывания приближают такой контроль к обычной работе. При этом исходник, желаемая правка и критерии приёмки должны оставаться видимыми.

Начните с одного изображения и одной продуманной правки. Процесс, который стабильно даёт одобренный материал, полезнее быстрой модели, после которой приходится гадать, что изменилось.

Источники и иллюстрации

Материалы проверены 18 октября 2026 года. Возможности продукта и показатели производительности выше взяты из связанных источников издателя; локальные бенчмарки и платные генерации не проводились. Все три схемы созданы специально для этого материала. Примеры продукта смотрите в официальной галерее BFL и официальном интерактивном демо; сторонние изображения здесь не воспроизводятся.

• Анонс BFL от 15 октября
• Чекпойнт, ограничения и локальные рецепты
• Интеграция Diffusers и примеры процесса, 15 октября
• Схема запроса BFL API
• Лицензия FLUX Kommunity

Сохраняйте эксперименты пригодными для повторного использования

Храните ссылки на источники, промпты, настройки и заметки о проверке вместе, а не только итоговое изображение. Telli.sh поможет организовать такие исследовательские заметки; это не интеграция для генерации изображений. Создайте аккаунт Telli.sh