Black Forest Labs представила ИИ-генератор изображений FLUX.2 с оптимизацией для видеокарт GeForce RTX

Компания Black Forest Labs, занимающаяся разработкой генеративных нейросетей, представила новое семейство моделей генерации изображений по текстовому описанию — FLUX.2. Программное обеспечение предлагает новые инструменты и возможности, включая функцию многореференсных изображений, которая позволяет генерировать десятки похожих вариантов с фотореалистичной детализацией и более чёткими шрифтами — даже в больших масштабах.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Nvidia

Как сообщает блог компании Nvidia, разработка FLUX.2 велась при её участии, а также с привлечением разработчиков среды ComfyUI для работы с генеративными ИИ-моделями. Благодаря этому семейство FLUX.2 поддерживает квантование в формате FP8 и оптимизировано для работы на графических процессорах RTX, что позволяет сократить объём необходимой видеопамяти на 40 % и одновременно повысить производительность на 40 %.

Источник изображения: Nvidia

Модели не требуют специального программного обеспечения и доступны непосредственно в среде ComfyUI. Изображения, генерируемые FLUX.2, отличаются фотореалистичностью даже в высоком разрешении, достигающем 4 мегапикселей, реалистичным освещением и физикой. Как отмечает Nvidia, модели не создают «эффекта искусственного интеллекта, снижающего визуальную точность».

Источник изображения: Black Forest Labs

Модели позволяют напрямую задать позу объекта или персонажа на изображении, а также обеспечивают чёткий, читаемый текст для инфографики, экранов пользовательского интерфейса и даже многоязычного контента. Кроме того, новая функция нескольких референсов позволяет художникам выбирать до шести референсных изображений, где стиль или тема остаются неизменными, устраняя необходимость в обширной тонкой настройке модели.

Источник изображения: Black Forest Labs

Модели позволяют напрямую задать позу объекта или персонажа на изображении, а также обеспечивают чёткий, читаемый текст — как для инфографики и экранов пользовательского интерфейса, так и для многоязычного контента. Кроме того, новая функция мульти-референсов позволяет художникам выбирать до шести образцов, по которым сохраняется стиль или тема, устраняя необходимость в глубокой ручной настройке модели.

Источник изображения: Black Forest Labs
Источник изображения: Black Forest Labs
FLUX.2 впечатляет, но и весьма требовательна к ресурсам. Модель включает 32 млрд параметров и требует 90 Гбайт видеопамяти для полной загрузки. Даже в режиме lowVRAM — популярном режиме, при котором загружается только активная часть модели — требования составляют 64 Гбайт, что делает FLUX.2 практически недоступной для эффективного использования на потребительских видеокартах.

Чтобы расширить доступность FLUX.2, Nvidia и Black Forest Labs совместно работали над квантованием модели до формата FP8, что позволило снизить требования к видеопамяти на 40 % без потери качества. Также Nvidia сотрудничает с разработчиками ComfyUI — популярного приложения для запуска визуальных ИИ-моделей на ПК — над улучшением функции разгрузки памяти, известной как потоковая передача весов (weights streaming). Благодаря этому пользователи могут выгружать части модели в системную память, расширяя тем самым объём доступной видеопамяти, пусть и с некоторым снижением производительности из-за меньшей скорости системной памяти по сравнению с памятью GPU.

Для работы с шаблонами FLUX.2 требуется обновление приложения ComfyUI. Также можно посетить страницу Black Forest Labs на Hugging Face, чтобы загрузить веса модели.