// AI 新闻 · 2026-11-07 · NVIDIA

FLUX 3 Image Klein 在 NVIDIA Blackwell 上实现高速图像生成

NVIDIA 通过 TensorRT LLM VisualGen 运行时优化，使 FLUX 3 Image Klein 模型在 NVIDIA B200 GPU 上实现高效图像生成。该模型结合 Qwen3-VL-4B-Instruct 文本条件、扩散变换器与自编码器，支持文本到图像（T2I）和图像到图像（I2I）生成。在单个 B200 上，NVFP4 量化带来最高 1.62 倍的 T2I 和 1.58 倍的 I2I 加速，结合多种优化技术，整体 T2I 和 I2I 速度分别提升至 3.46 倍和 4.45 倍。

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原文发布 2026-11-07 06:20（北京时间）来源 NVIDIA自动整理 · 已核对原文

01摘要

在 2048x2048 分辨率下，VC-Attention FP8 与 Sol-Attention 稀疏注意力等技术显著降低去噪时间，Cache-DiT 步骤缓存使延迟几乎减半，多 GPU 并行处理将 T2I 延迟从 14.90 秒降至 3.00 秒，I2I 延迟从 2.73 秒降至 1.08 秒，去噪速度分别提升 6.01 倍和 4.44 倍。

由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。

02要点

FLUX 3 Image Klein 模型在 NVIDIA B200 上通过 NVFP4 量化实现最高 1.62x 的 T2I 和 1.58x 的 I2I 加速。
VC-Attention FP8 与 Sol-Attention 稀疏注意力分别带来 1.18x 和 1.30x 的去噪速度提升，保持图像质量。
Cache-DiT 缓存技术在 2048x2048 分辨率下实现 1.94x 速度提升，LPIPS 指标维持在 0.033 以下。
八卡 B200 多 GPU 并行部署使 T2I 和 I2I 延迟分别降低至 3.00 秒和 1.08 秒，去噪速度提升达 6.01x 和 4.44x。

03原文出处

Speed Up Image Generation with FLUX 3 Image Klein on NVIDIA Blackwell GPUs

NVIDIA · 发布于 2026-11-07 06:20（北京时间） · 上方为原标题

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