FLUX 3 - Black Forest Labs 推出的多模态基础模型
来源:互联网
时间:2026-07-24 14:14:10
FLUX 3是什么
FLUX 3来了,它这次带来的,不只是又一个视频生成模型。Black Forest Labs 这次拿出的是一个真正意义上的多模态基础模型——在统一架构下,同时搞定图像、视频和音频。这背后靠的是 Self-Flow 技术,把生成和理解两件事对齐到同一个框架里,一次就能生成最长20秒带原生音频的视频。而且,它不只能文生视频,图生视频、视频生视频、关键帧转视频,各种玩法都支持。更关键的是,模型通过模态之间的物理约束去学习世界表征,这直接让它在机器人操控这类任务上,表现相当亮眼。
FLUX 3的主要功能
具体来说,它的能力清单大致包括以下几块:
- :单次生成最长20秒带原生音频的视频,支持文生视频、图生视频(动画延续或视觉参考)、视频生视频、关键帧转视频,甚至多语言对话。
多模态视频生成
- :Self-Flow架构把生成和理解对齐到底层框架,图像、视频、音频可以联合生成,输入可以是纯文本,也可以是参考图像或视频。
统一模态理解与生成
- :多个独立片段能智能拼接成更长的多镜头序列,风格上从手持实录到动画、电影级,都能覆盖。
智能片段串联
- :架构里预留了Action编码器/解码器的扩展位,意味着它原生支持物理AI和机器人控制任务,后续很值得期待。
可扩展动作预测
FLUX 3的技术原理
技术层面,到底是怎么做到的?
- :在Flow Matching基础上引入自对齐机制,把多模态生成和理解统一到同一个框架里,结果是生成质量提升了,世界理解能力也跟着上去了。
Self-Flow 架构
- :文本、图像、视频、音频先分别经过独立编码器处理,然后汇入统一的Transformer,模态之间信息交互融合,最后再由对应解码器输出。
多模态 Transformer
- :同时加大计算和数据的投入,对视频、图像、音频进行联合训练,利用模态间的物理约束,去学习更准确的世界模型。
联合训练范式
- :声音需要匹配冲击力,运动需要遵守物理质量,未来的画面需要遵循过去的逻辑。通过多模态联合约束,模型构建起对物理世界的统一表征。
模态互约束学习
如何使用FLUX 3
想上手试试?流程其实很简单:
- :直接访问Black Forest Labs官网(https://bfl.ai/)申请Early Access早期体验资格。
获取访问权限
- :可以通过浏览器Playground直接体验,也可以走API或者第三方平台(Replicate、fal.ai、Together AI)集成调用。
选择使用方式
- :在Playground或API里输入文本提示,或者上传参考图像/视频作为创作输入。
输入创作指令
- :选择目标模态(图像/视频/音频)、设置风格、宽高比、输出时长等参数。
配置生成参数
- :模型自动完成多模态生成,之后就可以下载或集成输出的图像、带音频的视频等内容了。
获取生成结果
FLUX 3的核心优势
相比同类产品,FLUX 3的核心优势体现在几个关键点上:
- :Self-Flow架构统一了生成和理解,机器人操控任务成功率达到了47%,而且学习速度是传统Flow Matching的2倍。
生成与理解双提升
- :在720p带音频视频的盲测中,对Runway Gen-4.5的偏好率是77%,对Luma Ray 3.2更是达到了93%。
用户偏好领先
- :单次就能生成长达20秒带原生音频的视频,不需要后期配音,声画同步效果自然。
原生音频视频联合生成
- :图像、视频、音频在统一框架下联合训练,模态间的物理约束让世界模型更准确。
统一多模态架构
- :从手持实录到动画、电影级,风格覆盖广泛,还支持强排版生成和动态设计。
风格多样性
- :架构预留了Action编码器/解码器,原生支持机器人控制等物理世界交互任务。
可扩展至物理AI
FLUX 3的项目地址
- :https://bfl.ai/blog/flux-3
项目官网
FLUX 3的同类竞品对比
拿它和Seedance 2.0做个简单对比,会更直观一些:
从模态覆盖上看,FLUX 3覆盖了图像、视频、音频和动作预测,而且是统一架构;Seedance 2.0支持文本、图像、视频、音频四模态输入。单次生成时长,FLUX 3最长能到20秒带音频视频,Seedance 2.0没有明确说明。用户偏好率方面,两者持平,都是52%。架构上,FLUX 3用的是Self-Flow统一生成与理解,Seedance 2.0则是Universal Reference系统。动作预测方面,FLUX 3原生支持,架构预留了位置;Seedance 2.0没有提及。开源策略上,FLUX 3提供Open Weights,Seedance 2.0是闭源API。
FLUX 3的应用场景
最后,这么强的能力,能用在哪些地方?
- :快速生成带音频的视频分镜和动态概念片,前期制作成本可以大幅降低。
影视预演与广告创意
- :一键产出风格统一的图文音视频素材,社交媒体和营销传播场景直接用。
多模态内容创作
- :基于参考图像,能保持角色一致性,跨场景生成连贯的动画视频。
虚拟角色与动画
- :利用动作预测能力,训练机器人操控策略,加速具身智能的研发。
物理AI与机器人
- :生成强文字排版和动画设计内容,品牌视觉和数字广告都能用上。
动态设计与排版
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