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Hugging Face BlogLlega FLUX.3 Image Klein a Diffusers: el nuevo modelo abierto de generación de imágenes de Black Forest Labs
Black Forest Labs lanzó FLUX.3 Image Klein, un modelo abierto de generación de imágenes disponible desde el primer día en Diffusers. El modelo unifica texto a imagen, imagen a imagen con múltiples referencias y control de diseño mediante cuadros delimitadores en el prompt. El checkpoint destilado genera una imagen de 1024×1024 en unos 2 segundos en una H100, e incluye variantes cuantizadas NVFP4 y FP8, scripts de ajuste fino LoRA y una arquitectura modular.
Hugging Face presenta Modular Diffusers, bloques componibles para pipelines de difusión
Hugging Face presentó Modular Diffusers, un nuevo sistema para construir pipelines de difusión mediante la composición de bloques reutilizables en lugar de escribir pipelines completos desde cero. La propuesta complementa la clase DiffusionPipeline con una alternativa flexible que permite inspeccionar, intercambiar y publicar bloques personalizados en el Hub. También se mostró su integración con Mellon, una interfaz visual de nodos, y pipelines de la comunidad como Krea Realtime Video y Waypoint-1.
Diffusers incorpora FLUX.2, el nuevo modelo abierto de generación de imágenes de Black Forest Labs
Black Forest Labs presentó FLUX.2, una nueva serie de modelos abiertos de generación y edición de imágenes con arquitectura y preentrenamiento desde cero, que no reemplaza directamente a FLUX.1. El modelo usa un único codificador de texto (Mistral Small 3.1) y un DiT de 32B con más bloques de flujo único, y su inferencia sin optimizaciones requiere más de 80 GB de VRAM. La publicación de Hugging Face detalla cómo ejecutarlo con Diffusers mediante cuantización de 4 bits, offloading y codificador de texto remoto, además del ajuste fino con LoRA.
Cómo acelerar los Spaces ZeroGPU de Hugging Face con compilación anticipada de PyTorch
Hugging Face publicó una guía técnica para acelerar los Spaces ZeroGPU mediante compilación anticipada (AoT) de PyTorch, evitando la compilación en tiempo de ejecución que no se adapta a los procesos efímeros de ZeroGPU. El método exporta y compila el transformer una sola vez, logrando aceleraciones de 1,3× a 1,8× en modelos como Flux, Wan y LTX, y de 1,75× con FlashAttention-3. También detalla trucos como cuantización FP8, formas dinámicas y compilación regional, que reduce el tiempo de compilación de 6 minutos a 30 segundos.
Guía para afinar FLUX.1-dev con QLoRA en hardware de consumo
El artículo técnico de Hugging Face explica cómo ajustar finamente el modelo de difusión FLUX.1-dev con QLoRA usando la librería diffusers, logrando un pico de uso de memoria de unos 10 GB de VRAM en una sola GPU de consumo. Se detallan técnicas de optimización como LoRA, cuantización de 4 bits con bitsandbytes, optimizador AdamW de 8 bits, checkpointing de gradientes y caché de latentes y embeddings de texto. Los resultados en una RTX 4090 muestran un ajuste de 700 pasos en unos 41 minutos con ~9 GB de VRAM, y se menciona que FP8 con torchao reduce el tiempo a unos 20 minutos en una H100.
Herramientas de IA para el arte: repaso de los lanzamientos de 2024 y perspectivas para 2025
El boletín de herramientas de IA para el arte repasa los principales lanzamientos de 2024 en generación de imágenes, video y audio de código abierto, destacando el giro hacia arquitecturas DiT y flow matching, y modelos como Flux.1, Stable Diffusion 3.5 y HunyuanDiT. Señala avances en personalización sin entrenamiento (InstantID, IP adapter FaceID) y el rezago del video frente a la imagen, con Sora de OpenAI como punto de inflexión. Para 2025 anticipa saltos en video, audio y 3D de código abierto, con lanzamientos de enero como YuE, Hunyuan 3D-2 y Lumina-Image 2.0, y anuncia un resumen mensual de los autores.