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オンラインチュートリアル丨FLUX 3 Image Kleinをオープンソース化、5.6Bモデルでテキストから画像生成／画像編集／10枚の画像合成に対応

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テキストから画像の生成、画像編集、複数画像を参照した生成は、しばしば同じワークフロー内で併用されます。従来、開発者は異なるモデルやコンポーネント間を切り替える必要がありました。2026年10月15日にBlack Forest Labsが公開した「FLUX 3 Image Klein」は、同一の画像生成モデル重みでこれらのタスクに対応します： テキストからの画像生成、既存の画像に基づく内容の修正、最大10枚の参照画像を組み合わせた生成などです。

これはオープンウェイトモデルであり、画像生成部分のパラメータ数は5.6Bです。 公式情報によると、ネイティブ4K生成に対応しており、バウンディングボックスによる要素の位置指定や編集領域の指定も可能です。バウンディングボックスはレイアウトのガイドとして機能し、具体的な座標フォーマットは利用するインターフェースに依存します。

プロンプト処理も実用上の重要なポイントです。公式ドキュメントには、モデルはキーワードではなく完全なシーン記述を受け取り、短いプロンプトをそのまま送信すると汎用的な結果しか得られないため、リファレンス実装ではプロンプト拡張モデルをデフォルトで読み込み、要求を段落状の記述に拡張する旨が記載されています。モデルはタグの理解ではなく、分鏡説明の読解を目的に訓練されています。バウンディングボックスも同様の思想に基づき、0～1000のグリッド上で要素の位置とスケールをガイドし、レイアウトを制約しますが、ピクセル単位で固定するものではありません。

条件を統一的に記述できれば、モデルをタスク別に分割する必要がありません。HyperAI公式サイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションでは、「FLUX 3 Image Klein: Text-to-Image and Image Editing」が公開されています。HyperAI公式サイトで、蒸留重みの読み込みからWebUIの起動までを一括で試すことができます。

オンライン実行：

https://go.hyper.ai/fscxN

その他のオンラインチュートリアル：

https://hyper.ai/notebooks

デモページ

デモの実行

  1. hyper.aiのトップページにアクセス後、「チュートリアル」ページを選択するか、「チュートリアルをもっと見る」をクリックし、「FLUX 3 Image Klein」を選択して、「このチュートリアルを実行」をクリックします。
  1. ページ遷移後、右上の「Clone」をクリックし、このチュートリアルを自分のコンテナにクローンします。

注：ページ右上で言語を切り替えることができます。現在、中国語と英語の2言語が提供されています。本チュートリアル記事では英語画面を例に手順を説明しています。

  1. 「NVIDIA RTX 5090」と対応するイメージを選択し、「Continue job execution（ジョブ実行を継続）」をクリックします。本チュートリアルでは、デフォルトでNVIDIA GeForce RTX 5090（32 GB VRAM）リソースを使用します。
  1. リソースの割り当てを待ち、ステータスが「Running（実行中）」になったら、「Open Workspace」をクリックしてJupyter Workspaceにアクセスします。

動作例

  1. ページ遷移後、左側のREADMEファイルをクリックし、表示されたら上部のRun（実行）をクリックします。
  1. 起動後、右側のAPIアドレスをクリックすると、ブラウザでデモインターフェースにアクセスできます。
実行例