flux-3-image-klein-pup:新機能、必要なハードウェア、無料での動かし方
FLUX 3 Image Klein Prompt Upsampler expands short requests into full prompts for the FLUX 3 image model, supporting reference images and bounding boxes.…
動画の内容
FLUX 3 Image Klein Prompt Upsampler turns a short request into a full-length prompt for the FLUX 3 image model. It even accepts up to ten reference images and optional bounding boxes.
FLUX 3 Image Klein Prompt Upsampler is a 9.4 billion-parameter vision-language model. It takes a brief description, a set of reference pictures, and optionally a JSON list of bounding boxes, then returns a single caption that contains scene, lighting, camera angle, subject details and exact box references. The caption is ready to feed straight into the FLUX 3 Image Klein generator, whether you are doing text-to-image, image-to-image editing, or layout-guided generation.
According to Black-forest, the upsampler is a full fine-tune of Qwen3.5-9B with the vision tower frozen. Training happened in two stages: first on pairs of short requests and their expanded prompts, then on preference data where the model’s own prompts were ranked after rendering with FLUX 3 Image Klein. The result is a model that knows exactly which details the image generator needs, without extra system prompting.
The biggest strength is that the output prompt already contains medium, style, lighting, camera angle and per-subject attributes, so the image model can produce high-quality results without generic defaults. Bounding-box coordinates are kept verbatim, letting you control placement precisely. Limits include English-only prompts, and reference images are resized to at most one megapixel, which can cause loss of tiny details. The model does not refuse requests, so external safety checks are recommended.
If you already run FLUX 3 Image Klein locally, this upsampler is a natural companion. It fits on a RTX 4060 in 4-bit mode, using about 8 GB of memory, and runs at roughly 45 tokens per second on a RTX 3060 with 12 GB VRAM. Faster cards reach up to 190 tokens per second.
自宅で動かすには何が必要でしょうか。4ビットでは約8ギガバイトのメモリを使います。完全に収まる最小の家庭用マシンはRTX 4060です。RTX 3060 12 GBとRAM 32ギガバイトでは、毎秒約45トークンで書きます。RTX 4090とRAM 64ギガバイトでは、毎秒約116トークンで書きます。
まだ無料 API はありません。ウェイトはオープンで、Apache 2.0 ライセンスの下で Hugging Face からダウンロード可能です。Arena ではまだランキングされていません:投票が届き次第スコアを追加します。
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データ
- サイズ:パラメータ9.4B · コンテキスト256K · 4ビットのメモリ約8 GB。
- RTX 3060 12 GB+RAM 32 GB:約45トークン/秒
- RTX 4090+RAM 64 GB:約116トークン/秒
- RTX 5090+RAM 64 GB:約190トークン/秒
- Mac M4 Max 128 GB:約57トークン/秒
- NVIDIA DGX Spark 128 GB:約34トークン/秒
- Ryzen AI Max+ 395 128 GB:約32トークン/秒
- Mac Studio M3 Ultra 512 GB:約78トークン/秒
- モデルカード:https://huggingface.co/black-forest-labs/flux-3-image-klein-pup
- 無料モデルをすべて比較:https://freellmarena.com
ハードウェア
4ビット、8Kコンテキストでのメモリ使用量(当サイトのシミュレーターによる)。ご自身の環境を確かめるには、自宅で動かすシミュレーターをお使いください。
- flux-3-image-klein-pup:4ビットで約8 GB · 収まる最小の家庭用マシン:RTX 4060(8 GB)· Amazon ↗
- RTX 3060 12 GB+RAM 32 GB:flux-3-image-klein-pup、毎秒約45トークン(完全にGPU上) · Amazon ↗
- RTX 4090(24 GB)+RAM 64 GB:flux-3-image-klein-pup、毎秒約116トークン(完全にGPU上) · Amazon ↗
- RTX 5090(32 GB)+RAM 64 GB:flux-3-image-klein-pup、毎秒約190トークン(完全にGPU上) · Amazon ↗
- Mac M4 Max 128 GB:flux-3-image-klein-pup、毎秒約57トークン(完全にGPU上) · Amazon ↗
- NVIDIA DGX Spark 128 GB:flux-3-image-klein-pup、毎秒約34トークン(完全にGPU上) · Amazon ↗
- Ryzen AI Max+ 395 128 GB:flux-3-image-klein-pup、毎秒約32トークン(完全にGPU上) · Amazon ↗
- Mac Studio M3 Ultra 512 GB:flux-3-image-klein-pup、毎秒約78トークン(完全にGPU上) · Amazon ↗
FreeLLMArena は Amazon アソシエイトとして適格販売により収入を得ています。リンクが数値に影響することはありません。
この記事の数値はすべて、2026年10月22日時点のFreeLLMArenaのデータ(Arenaの投票、Hugging Faceのサイズ、当サイトの速度シミュレーター)にもとづいています。動画と字幕をダウンロード。
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