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flux-3-image-klein

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FLUX 3 Image Klein is a 5.6B open weights model for text-to-image generation and image editing. It takes a prompt and up to 10 reference images and returns one image. Text-to-image, single-reference edits and multi-reference compositions run through the same model, with Qwen3-VL-4B-Instruct as the text encoder. This repository holds the distilled checkpoint for generation and image editing. For fine-tuning, LoRA training and research, use FLUX 3 Image Klein Base. Inference code, prompt upsampling and the bounding box format: black-forest-labs/flux-3-image-klein on GitHub.

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MOSS-Image-SFT

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MOSS-Image-SFT is a supervised fine-tuned text-to-image model in the **MOSS-Image** family from OpenMOSS, derived from MOSS-Image-Base. It uses the same architecture and inference pipeline, supporting natural-language prompts, tag sequences, and JSON layouts for controlling text placement and object arrangement. Use Python 3.10 or later and an NVIDIA GPU with CUDA support. Install a PyTorch 2.9 or later build compatible with your CUDA environment, then install: The model and custom pipeline code are downloaded and cached automatically. You can also pass a complete local model directory to `from_pretrained`. The transformer and text encoder use bfloat16; the VAE and initial noise use float32. The bundled VAE uses the FLUX.2 small decoder.

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Qwen-Image-2.1

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Qwen3.8-27B-GGUF

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選び方とよくある質問
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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか?+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか?+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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