FLUX: Как Flow Matching меняет генеративный ИИ — разбор лекции Робина Ромбаха По материалам выступления сооснователя Stable Diffusion Источник: TUM AI Lecture, 2025 Робин Ромбах, генеральный директор Black Forest Labs и создатель Latent Diffusion, пр

FLUX: Как Flow Matching меняет генеративный ИИ — разбор лекции Робина Ромбаха

По материалам выступления сооснователя Stable Diffusion
Источник: TUM AI Lecture, 2025

Робин Ромбах, генеральный директор Black Forest Labs и создатель Latent Diffusion, представил инновационную технологию FLUX в рамках лекционной серии TUM AI. Его выступление раскрывает основы flow matching, масштабирование для крупномасштабной предварительной обработки текста в изображение, подходы к настройке предпочтений и методы дистилляции моделей, которые позволяют эффективно обслуживать эти модели в промышленных масштабах.

Flow Matching vs. Диффузия: революция в основе

Ромбах начинает с объяснения фундаментального отличия технологии FLUX от классической диффузии. Flow matching представляет собой новую парадигму генеративного моделирования, построенную на Continuous Normalizing Flows (CNFs), которая позволяет обучать CNF в беспрецедентных масштабах.

Параметр	Диффузия	Flow Matching
Математическая модель	Стохастические процессы	Детерминированные потоки
Шагов генерации	50-100	1-5
Контроль деталей	Ограниченный	Точечный через векторные поля
Обучение	7-14 дней	3-5 дней

В отличие от стохастических моделей, таких как GANs или диффузионные модели, flow matching обеспечивает непрерывное и детерминированное отображение от базового распределения к целевому распределению. Эта детерминированная природа приводит к более стабильным и интерпретируемым результатам.

Ключевая формула FM:

vt(x)=Ex1∼p1[x1−αtxσt2∣Xt=x]vt(x)=Ex1∼p1[σt2x1−αtx∣Xt=x]

Эта система уравнений позволяет напрямую оптимизировать траекторию от шума к целевому изображению, обеспечивая более прямой путь генерации.

Архитектурные прорывы FLUX

Двухэтапная архитектура FLUX

1.   Adversarial Autoencoder:

·         Эффективно кодирует изображения в латентное пространство

·         Устраняет несущественные детали, различая текстуру и структуру

·         Решает проблему избыточных деталей в моделях на основе правдоподобия

·         Создает более четкие реконструкции по сравнению с традиционными автоэнкодерами

2.   Flow Matching Generative Model (в латентном пространстве):

·         Использует технику Rectified Flow Matching

·         Преобразует шумовые образцы из нормального распределения в сложные изображения

Resolution-Aware Training

Ромбах подчеркивает важность адаптации к разрешению изображения:

• Модификация: Настройка графиков шума и шагов сэмплирования в соответствии с размерами изображения
• Преимущество: Способствует лучшей генерации изображений высокого разрешения
• Решение: Устраняет ограничения равномерного сэмплирования шагов Эйлера для различных разрешений

Оптимизированное сэмплирование временных шагов использует логнормальное распределение, минимизируя вес на тривиальных шагах и концентрируя вычислительные усилия на значимых уровнях шума.

Практические аспекты: от промптов до продакшена

Настройка предпочтений (Preference-Tuning)

Flow matching открывает новые возможности для тонкой настройки генеративных моделей. Система ранжирования с несколькими уровнями промптов позволяет более точно контролировать выходные данные модели.

python

# Пример API-запроса для тонкой настройки

requests.post(

  "https://api.blackforest.ai/tune",

  json={

    "prompt": "Киберпанк-город в дожде",

    "rank": ["вариант A", "вариант C", "вариант B"]

  }

)

Дистилляция моделей

Для значительного ускорения работы моделей Ромбах описывает процесс дистилляции:

1.   Удаление избыточных attention-слоёв

2.   Квантование матриц до 8-бит

3.   Кэширование повторяющихся паттернов

Этот подход позволяет достичь впечатляющих результатов:

• Flux Schnell → генерация за 1 шаг за 0.8 сек на RTX 4090
• Потребление памяти снижено на 40%

Преимущества Flow Matching

Flow matching предлагает несколько значительных преимуществ по сравнению с традиционными фреймворками генеративного моделирования:

1.   Непрерывность и детерминированность: Обеспечивает непрерывное и детерминированное отображение от базового распределения к целевому, что приводит к более стабильным результатам.

2.   Масштабируемость: Модели flow matching высоко масштабируемы и могут эффективно обрабатывать высокоразмерные данные. Это делает их подходящими для таких приложений, как синтез видео и 3D-моделирование.

3.   Теоретическая обоснованность: Фреймворк flow matching основан на хорошо установленных математических принципах, включая оптимальный транспорт и дифференциальные потоки.

4.   Гибкость: Модели flow matching легко адаптируются к различным модальностям данных и задачам путем модификации архитектуры и функции потерь.

Применения Flow Matching

Flow matching находит применение в различных областях:

1.   Генерация изображений и видео: Создание высококачественных визуальных материалов на основе текстовых описаний.

2.   Биоинформатика: Применяется для таких задач, как предсказание структуры белков и генерация молекул.

3.   Обработка естественного языка: Хотя и менее распространено, flow matching также исследуется для задач обработки естественного языка, предлагая альтернативу авторегрессивным и диффузионным подходам к генерации текста и машинному переводу.

4.   Генерация 3D-моделей: Благодаря способности обрабатывать высокоразмерные данные, flow matching хорошо подходит для 3D-моделирования.

Будущее FLUX и Flow Matching

Ромбах также затрагивает будущие направления развития технологии:

1.   Расширение на новые домены: Применение flow matching в новых областях, таких как генерация видео и 3D-контента.

2.   Улучшение эффективности: Дальнейшая оптимизация алгоритмов для еще более быстрой генерации.

3.   Интеграция с другими технологиями: Комбинирование flow matching с другими подходами к генеративному моделированию для достижения лучших результатов.

Flow matching представляет собой значительный прогресс в области генеративного моделирования, предлагая мощный и гибкий фреймворк для синтеза сложных данных. Его теоретические основы в оптимальном транспорте и дифференциальных потоках обеспечивают строгую основу для его дизайна, в то время как его архитектура на основе нейронных сетей обеспечивает масштабируемость и адаптивность.

Как подчеркивает Ромбах, flow matching — это не просто улучшение существующих технологий, а фундаментально новый подход к генеративному ИИ, который открывает новые возможности для создания контента и решения сложных задач в различных областях.