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 モデルを使用すると、ユーザーは微調整や複雑なワークフローを必要とせず、シンプルな言語で既存の画像を編集できます。
強力な AI を導入するには、モデルバリアントのキュレーション、すべての入出力データを管理するための適応、そして VRAM 要件を削減するための量子化が必要です。モデルは、最適化された推論バックエンドソフトウェアで動作するように変換し、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ースに接続する必要があります。
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 ワークフローを実現します。また、RTX AI PC 向けに最適化されています。
Kontext における生成 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備えており、細部の調整からシーン全体の変換まで、画像の変化をより簡単に制御できます。
FLUX.1 Kontext [dev] によって生成された画像。シンプルなテキストプロンプト付き。
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コンセプトを簡単に参照し、自然で直感的な方法でその進化をガイドできます。これにより、元のコンセプトに忠実でありながら、一貫性のある高品質な画像編集が可能になります。
微調整や複雑なワークフローを必要とせず、シンプル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ノードからワンクリックでダウンロードできる、パッケージ化された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。
元の画像は、目的の結果を得るために6つのプロンプトで修正されます。
NVIDIAとBlack Forest Labsは協力してFLUX.1 Kontext [dev]の量子化を行い、モデルサイズをFP8（NVIDIA Ada世代GPU）で24GBから12GB、FP4（NVIDIA Blackwellアーキテクチャ）で7GBに削減しました。 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、SVDQuant と呼ばれる新しい手法を採用することで、モデルサイズを縮小しながら画質を維持します。
BF16 GPU と比較した高速化（左、高いほど良い）、および FLUX.1 Kontext [dev] を異なる精度で実行するために必要なメモリ使用量（右、低いほど良い）。
さらに、NVIDIA TensorRT（NVIDIA RTX GPU の Tensor コアにアクセスしてパフォーマンスを最大限に高めるフレームワーク）は、PyTorch でオリジナルの BF16 モデルを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。
これまで、このような劇的なパフォーマンス向上は、AI スペシャリストや高度な AI インフラストラクチャの知識を持つ開発者に限られていました。FLUX.1 Kontext [dev] NIM マイクロサービスを使用することで、熱心なユーザーでも、より高いパフォーマンスで同様の時間節約を実現できます。
NIMble を入手
FLUX.1 Kontext [dev] は、TensorRT 最適化と ComfyUI を搭載した Hugging Face で利用可能です。
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 マネージャーから NIM ノードをインストールします。
Black Forest Labs の FLUX.1 Kontext [dev] Hugging Face でモデルライセンスに同意します。
ノードは必要なワークフローを準備し、「実行」をクリックすると必要な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 でのパフォーマンスに最適化されており、AI コミュニティで人気のモデルも含まれています。GitHub および build.nvidia.com で NIM マイクロサービスをご覧ください。
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カテゴリ: ジェネレーティブ AI
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出典: 元記事を読む
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