FLUX.1 Kontext NVIDIA NIM マイクロサービスがダウンロード可能に

Black Forest Labs の FLUX.1 Kontext [dev] 画像編集モデルが、NVIDIA NIM マイクロサービスとして利用可能になりました。

FLUX.1 モデルでは、ユーザーは単純な言語で既存の画像を編集できます。ファインチューニングや複雑なワークフローを必要としません。

強力な AI を展開するには、モデルの種類のキュレーション、すべての入力および出力データを管理するための調整、VRAM 要件を低減するための量子化などが必要とされます。モデルは、最適化された推論バックエンドソフトウェアと連携するように変換され、新しい AI アプリケーションプログラミングインターフェイスに接続される必要があります。

FLUX.1 Kontext [dev] NIM マイクロサービスはこのプロセスを簡素化し、より高速な生成 AI ワークフローを可能にしており、そして RTX AI PC 向けに最適化されています。

Kontext の生成 AI

FLUX.1 Kontext [dev] は、画像編集用に構築されたオープンウェイト生成モデルです。ガイド付きのステップバイステップの生成プロセスを特徴とし、細かなディテールの調整やシーン全体を変化させることまで、画像の変化をより簡単に制御できます。

単純なテキストプロンプトを使用し、FLUX.1 Kontext [dev] によって生成された画像。

モデルはテキストと画像の両方の入力に対応しているため、ユーザーは視覚的な概念を簡単に参照し、自然で直感的な方法でその変化を導くことができます。これにより、元の概念に忠実な一貫性のある高品質の画像編集が可能になります。

ファインチューニングや複雑なワークフローを必要とせず、簡単な言語で編集をガイドします。

FLUX.1 Kontext [dev] NIM マイクロサービスは ComfyUI NIM ノードを通じて、ワンクリックでダウンロード可能なパッケージ化済みの最適化されたファイルを提供するため、ユーザーは簡単にアクセスできます。

NVIDIA と Black Forest Labs は協力して FLUX.1 Kontext [dev] を量子化し、FP8 (NVIDIA Ada Generation GPU) 向けには 24 GB から 12 GB に、FP4 (NVIDIA Blackwell アーキテクチャ) 向けには 7 GB にモデルサイズを削減しました。FP8 チェックポイントは、Tensor コアに FP8 アクセラレータを搭載した GeForce RTX 40 シリーズ GPU 向けに最適化されています。FP4 チェックポイントは、GeForce RTX 50 シリーズ GPU 向けに最適化されており、モデルサイズを縮小しつつ高画質を維持する SVDQuant と呼ばれる新しい方法を使用します。

BF16 GPU と比較した速度向上 (左、高いほど優れています)、および FLUX.1 Kontext [dev] を実行するために必要なメモリ使用量 (右、低いほど優れています)。

さらに、NVIDIA RTX GPU の Tensor コアにアクセスして最大限のパフォーマンスを実現するフレームワークである NVIDIA TensorRT は、元の BF16 モデルを PyTorch で実行した場合と比較して 2 倍以上の高速化を実現します。

これらの劇的なパフォーマンス向上の恩恵を受けられるのは、これまでならば AI の専門家や開発者といった高度な AI インフラの知識を持つ方に限られていました。FLUX.1 Kontext [dev] NIM マイクロサービスにより、愛好家であってもより高いパフォーマンスで生成にかかる時間を節約できます。

NIMble を手に入れる

FLUX.1 Kontext [dev] は、TensorRT 最適化と ComfyUI を備えた Hugging Face で利用できます。

利用を開始するには、ComfyUI の NIM ノード GitHub の指示に従ってください。

NVIDIA AI Workbench をインストールします。
ComfyUI を入手します。
アプリ内の ComfyUI Manager を通じて NIM ノードをインストールします。
Black Forest Labs の FLUX.1 Kontext にある [dev] Hugging Face でモデル使用許諾契約に同意します。
ノードは、「Run」をクリックすると目的のワークフローを準備し、必要なすべてのモデルのダウンロードを支援します。

NIM マイクロサービスは、NVIDIA GeForce RTX および RTX PRO GPU でパフォーマンスが最適化されているほか、AI コミュニティで人気のモデルが含まれています。GitHub および build.nvidia.com では多様な NIM マイクロサービスをご覧いただけます。

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