• Кастомная прошивка превратила Humane AI Pin в автономного ИИ-ассистента (3 фото)

    Провалившееся в продажах носимое устройство Humane AI Pin уже давно снято с производства и больше не поддерживается компанией. Однако энтузиасты дали гаджету второй шанс: кастомная прошивка сделала умную брошь намного полезнее, чем та была на момент выпуска.
    Читать дальше
  • Блогер проверил прочность OPPO Find X9 Ultra и раскрыл секрет его «шайбы» (6 фото + видео)

    Техноблогер Зак Нельсон проверил на прочность и разобрал смартфон OPPO Find X9 Ultra, чтобы оценить его внутреннюю компоновку. В частности, он выяснил, что внушительный размер модуля тыльной камеры — это вполне обоснованное инженерное решение.
    Читать дальше
  • Японские астрономы обнаружили атмосферу у 500-километрового тела в поясе Койпера

    Японские астрономы обнаружили тонкую атмосферу у крошечного тела на окраине Солнечной системы — транснептунового объекта (612533) 2002 XV93 диаметром около 500 километров. Прежде газовая оболочка в этой области была подтверждена только у Плутона. Как она появилась у столь маленького тела, неясно: оба возможных сценария — удар кометы ил...
    Читать дальше
  • Найден новый способ обхода шифрования Google Chrome для кражи паролей

    Создатели трояна VoidStealer обнаружили способ обходить шифрование Google App-Bound Encryption (ABE) для кражи учётных данных из браузера Chrome и его производных под Windows, обратили внимание эксперты «Лаборатории Касперского».
    Читать дальше
  • Учёные предсказали скорое появление практичных квантовых компьютеров — но не знают, зачем они нужны

    Учёные из крупнейшего в США центра по развитию квантовых вычислений в Гарвардском университете (Harvard) предсказали неожиданно скорое появление устойчивых к ошибкам квантовых компьютеров. Если раньше они ожидались к середине — концу 2030-х годов, то теперь сроки сместились на конец 2020-х — на 5–10 лет раньше. Что удивляет — в мире вс...
    Читать дальше

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

28 ноября 2025 | Просмотров: 1 730 | Новости IT

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.

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 %.


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».


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.



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.

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.

Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.