Flux 3 Image 与 Klein：Black Forest Labs 推出新一代图像模型

图像模型一直有个老毛病：你让它改一个细节，它却悄悄把整张图重画一遍。把外套颜色改一下，脸就变得有点不一样；把桌上的杯子去掉，书架上又冒出一本你没要的书。Black Forest Labs 打造新一代模型时，核心承诺就是让这种情况停下来。

旗舰模型 Flux 3 Image 于 10 月 1 日发布。10 月 15 日，同系列的小型版本 Flux 3 Image Klein 也加入进来，你可以下载它，在自己的显卡上运行。两者现在都已在 ChatPlus 上可用。下面看看它们能做什么、还差在哪里，以及什么时候该选哪一个。

Black Forest Labs 是谁

Black Forest Labs 是一家位于德国 Freiburg 的实验室。它由曾打造 Stable Diffusion 的研究人员于 2024 年创立；Stable Diffusion 正是把图像生成推向大众市场的模型。同年，第一代 Flux 发布，并很快成为重视照片真实感用户的热门选择。Flux 2 于 2025 年底推出，其 Pro 版本目前仍可在 ChatPlus 上使用。

Flux 3 系列于 7 月 23 日公布。它同时基于图像、视频和音频训练：图像教会模型细节，视频教会它运动和物理规律。图像模型则一直等到 10 月才发布。

Flux 3 Image 能做什么

修改局部，不动其他画面

最核心的功能，是 Black Forest Labs 所说的像素级精准编辑。你告诉它要改哪里，模型就只改那里。其他部分会逐像素保持不变，而不是“差不多一样”。你可以围绕同一张图连续做多轮修改：先把墙重刷一遍，再移除椅子，再加一扇窗，而画面里的人不会越改越跑偏。

这听起来像小事，但恰恰是图像模型最容易翻车的地方。如果每次编辑都会稍微重画整张图，到第五轮时，原图往往已经所剩无几。用 Flux 3 Image，你可以按自己的节奏反复打磨同一张图片。

一次最多参考十张照片

你可以一次给模型最多十张参考图，并说明每张图要取什么：第一张里的人，第二张里的外套，第三张里的背景。它会把这些元素组合进同一个场景，同时尽量保持人物和物体可识别。按编号引用图片效果很好，比如：“image 1 里的人穿着 image 2 里的外套”。

这篇文章的封面就是 Flux 3 Image 画的。我们给了它一张参考图，是我们的吉祥物 Max 四个角度的设定图，然后让它画一幅 Max 用彩纸拼装秋日森林的纸艺拼贴画。模型自己把一个有光泽的塑料机器人转换成了纸质质感，同时保留了绿色眼睛和天线。

用框选代替“往左一点”

在 API 中，Flux 3 Image 支持边界框。你可以真的画一个矩形，然后告诉它：标题放这里，鞋子放这里，脸放这里。对正在做海报或商品卡片的设计师来说，这能省下几十次试错。同样的机制也可以把一次编辑限制在画面里的某个区域。

ChatPlus 目前还不能画框，因为生成器是用文字来操作的。不过模型对文字描述的版式理解得很好：“标题位于顶部居中，瓶子在右侧前景，左侧留出文字空白”通常就会按这个布局生成出来。

高分辨率

模型可以原生渲染到最高 4K，不靠放大，约为 1600 万像素。ChatPlus 提供两种模式：标准模式约 100 万像素，Ultra 为 400 万像素。后者已经足够用于裁切、小幅打印，或放大查看细节。羊毛纤维、玻璃上的霜、纸张的纹理，正是很多人选择 Flux 的原因。

Klein：可以下载的小模型

Klein 是更轻量的 Flux 3 Image，拥有 56 亿参数。它能做同样的事：文生图、编辑、组合最多十张参考图、遵循边界框，并渲染到最高 4K。只是速度更快，成本也低得多。

最大的区别在于开放权重。该模型已发布在 Hugging Face 上，因此你可以下载并自行运行。压缩版本可以装进 8 GB 显存的显卡，在 RTX 4070 上不到 9 秒就能渲染一张图。它有两个版本。快速的蒸馏版用 16 步生成一张图。基础版更慢，面向希望用自己的风格、品牌或角色对模型进行微调的人。小型公司也可以把它用于商业项目。

Klein 有个特点：它是用非常详细的场景描述训练的。如果直接给它一个很短的提示词，结果会明显弱一些。因此在生成前，短提示词会自动扩展成完整描述，补足画面、光线、背景和细节。ChatPlus 已经开启了这项处理，所以你不需要写小作文。普通一句话就够了。

在我们的测试中，Klein 出图需要 3 到 6 秒。Flux 3 Image 标准模式约半分钟，Ultra 接近一分钟。价格差距更大，下面会讲。

数据怎么说

坦率地说，结果有好有坏。在 Black Forest Labs 自己的测试中，Klein 在生成、编辑和参考图处理上超过了所有开放模型。它也超过了闭源的 Ideogram V4.5 和 Flux 2 Pro。与该实验室上一代小模型、90 亿参数的 Flux 2 Klein 相比，新模型在生成上提升 91 个评分点，在编辑上提升 70 个评分点，同时参数量减少了 38%。

在一项独立盲测图像排名中，参与者不知道图片由哪个模型生成，只从两张图里选更好的一张；Flux 3 Image 目前排在第 11 位。OpenAI 的模型，包括 GPT Image 2，以及 Google 的 Nano Banana 2.1 都在它前面。所以如果问题是“只给一句话，谁生成的图最好看”，Flux 3 还不是冠军。

但这并不是它最擅长的地方。Flux 3 的强项是控制：无副作用的编辑、精确布局、高细节。基于单句提示的盲测排名，并不会衡量这些能力。如果你要的不是单纯“好看”，而是“必须 exactly like this，别的都不要变”，Flux 3 是很强的选择。

在 ChatPlus 上怎么收费

Black Forest Labs 对 Klein 的收费从每 1K 图像 0.9 美分起，Flux 3 Image 则接近 5 美分。我们用媒体积分计价，也沿用了同样的价格差距：

5 个积分的 Klein 是 ChatPlus 上最便宜的图像生成模型：价格是 Nano Banana 2.1 的四分之一，是 GPT Image 2 的一半。Flux 3 Image 没有 200 万像素档位，因为其运行所用的提供方不提供这一档。它只有两种模式：standard 和 Ultra。

如何使用

两款模型都在图像生成器的模型列表里：Flux 3 Image 和 Flux 3 Klein。质量设置就在旁边，并会显示所需积分。你可以用文字描述生成，也可以从自己的照片开始：上传照片，然后写明要改什么。

在 ChatPlus 打开 Flux 3 Image，模型会自动选好。Klein 也在同一个列表中。

下面这些小技巧对两款模型都适用。

描述完整场景。Flux 喜欢具体信息：画面里有什么、光从哪里来、背景是什么、镜头离主体有多近。“窗台上的一只手套”可以用，但“旧木窗台上的一只针织花纹手套，玻璃上有霜，清冷的晨光，近景特写”效果会好得多。

编辑时，说清楚哪些要保留。“把外套改成蓝色，脸和背景保持不变”比只写“蓝色外套”更可靠。Flux 3 本来就很擅长保留画面，但多给这一句提示没有坏处。

有多张照片时，给它们编号。“image 1 里的女性坐在 image 2 里的沙发上”比“把这些图片合在一起”更清楚。

先用 Klein 探索，再用 Image 定稿。用 Klein 做十个变体的成本，还不到 Flux 3 Image 生成一张图。先找到你喜欢的构图，再用旗舰模型的 Ultra 重画。

该选哪个模型

ChatPlus 现在有五个图像模型，每个都有自己的定位。

Flux 3 Image 适合细节和控制很重要的场景：商品图、有明确版式的海报、多轮编辑、打印。

Flux 3 Klein 适合草图、探索想法，以及用很低成本生成大量变体。也适合你马上就需要一张图的时候。

Flux 2 Pro 适合喜欢它照片质感的人。它比 Flux 3 Image 便宜，并且有居中的 200 万像素选项。

GPT Image 2 适合需要可读文字的图片：招牌、贺卡、封面。

Nano Banana 2.1 适合编辑人物照片，以及生成自然、不像广告大片的画面。

简而言之

Flux 3 Image 是 Black Forest Labs 的新旗舰，于 2026 年 10 月 1 日发布。它能在不触动画面其他部分的情况下编辑图片，可从最多十张参考图构建场景，并渲染到最高 4K。Flux 3 Klein 于 10 月 15 日推出：这是一个开放权重的小型版本，能力几乎相同，并且几秒内即可出图。在基于单句提示的盲测排名中，Flux 3 仍落后于 GPT Image 和 Nano Banana，但在控制和细节方面，它几乎没有多少对手。两款模型都已在 ChatPlus 上线：Klein 从 5 个媒体积分起，Flux 3 Image 从 24 个起。