13 Stunden her
FLUX.2 von Black Forest Labs: Produktionsorientierte Bildmodelle mit offenem VAE
Black Forest Labs (BFL) hat FLUX.2 vorgestellt, ein System für Bildgenerierung und -bearbeitung, das auf verlässliche Produktions-Workflows zielt. Kernelement ist ein offen verfügbares VAE unter Apache 2.0, das die gemeinsame latente Repräsentation für alle FLUX.2-Varianten bereitstellt. Ziel sind bessere Interoperabilität, Auditierbarkeit und geringere Abhängigkeit von einzelnen Anbietern.
FLUX.2 erweitert FLUX.1 um Multi-Reference-Conditioning (bis zu 10 Bilder), höhere Auflösung inklusive 4‑MP‑Editing sowie deutlich stabilere Typografie. Technisch setzt die Reihe auf latent flow matching mit einem rectified-flow-Transformer und einem auf Mistral‑3 (24B) basierenden Vision‑Language‑Modul. Das verbessert semantische Zuordnung, Szenenkohärenz und Prompt-Befolgung.
Zum Start gibt es fünf Bausteine: FLUX.2 [Pro] (gehostet, höchste Qualität und niedrige Latenz), FLUX.2 [Flex] (fein justierbare Sampling‑Schritte/Guidance), FLUX.2 [Dev] (32B Open‑Weights für lokale Nutzung, kommerzielle Lizenz nötig), FLUX.2 [Klein] (angekündigt, Apache 2.0) sowie das offene FLUX.2‑VAE. Hosting ist u.a. über FAL, Replicate, TogetherAI, Cloudflare und weitere Partner verfügbar.
Interne Benchmarks berichten für [Dev] höhere Win‑Rates gegenüber offenen Alternativen bei Text‑zu‑Bild, Einzel‑ und Multi‑Referenz‑Editing; ELO‑Scores der Varianten liegen grob im Bereich 1030–1050 bei moderaten Kosten. In Preisvergleichen zeigt der BFL‑Kalkulator rund 0,03 US‑$ je Megapixel für [Pro], während Gemini 3 Pro (Nano Banana Pro) effektiv deutlich höher pro Bild liegt; Details hängen von Auflösung und Workflow ab.
Für Unternehmen sind vor allem die standardisierte latente Ebene und die offenen Gewichte relevant: Sie erleichtern Self‑Hosting, CI/CD‑Integration, Governance und spätere Modellwechsel ohne Umbauten nachgelagerter Tools. Anwendungsfelder reichen von markenkonformen Assets und Produktvisualisierung bis zu Dokumentation und UI‑Layouts; der Fokus liegt auf planbarer Qualität, Kostenkontrolle und integrierbarer Orchestrierung.
FLUX.2 erweitert FLUX.1 um Multi-Reference-Conditioning (bis zu 10 Bilder), höhere Auflösung inklusive 4‑MP‑Editing sowie deutlich stabilere Typografie. Technisch setzt die Reihe auf latent flow matching mit einem rectified-flow-Transformer und einem auf Mistral‑3 (24B) basierenden Vision‑Language‑Modul. Das verbessert semantische Zuordnung, Szenenkohärenz und Prompt-Befolgung.
Zum Start gibt es fünf Bausteine: FLUX.2 [Pro] (gehostet, höchste Qualität und niedrige Latenz), FLUX.2 [Flex] (fein justierbare Sampling‑Schritte/Guidance), FLUX.2 [Dev] (32B Open‑Weights für lokale Nutzung, kommerzielle Lizenz nötig), FLUX.2 [Klein] (angekündigt, Apache 2.0) sowie das offene FLUX.2‑VAE. Hosting ist u.a. über FAL, Replicate, TogetherAI, Cloudflare und weitere Partner verfügbar.
Interne Benchmarks berichten für [Dev] höhere Win‑Rates gegenüber offenen Alternativen bei Text‑zu‑Bild, Einzel‑ und Multi‑Referenz‑Editing; ELO‑Scores der Varianten liegen grob im Bereich 1030–1050 bei moderaten Kosten. In Preisvergleichen zeigt der BFL‑Kalkulator rund 0,03 US‑$ je Megapixel für [Pro], während Gemini 3 Pro (Nano Banana Pro) effektiv deutlich höher pro Bild liegt; Details hängen von Auflösung und Workflow ab.
Für Unternehmen sind vor allem die standardisierte latente Ebene und die offenen Gewichte relevant: Sie erleichtern Self‑Hosting, CI/CD‑Integration, Governance und spätere Modellwechsel ohne Umbauten nachgelagerter Tools. Anwendungsfelder reichen von markenkonformen Assets und Produktvisualisierung bis zu Dokumentation und UI‑Layouts; der Fokus liegt auf planbarer Qualität, Kostenkontrolle und integrierbarer Orchestrierung.
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