En quelques semaines, l’IA de Flux s'est imposée comme un acteur important dans le domaine de la génération d'images. Il a séduit non seulement la communauté Open Source après la déception de Stable Diffusion 3 mais aussi de nombreux utilisateurs habitués aux outils propriétaires comme DALL-E ou Midjourney.

Mais une bonne utilisation de Flux dépend de la compréhension de ses exigences système et GPU. Une tâche moins évidente qu’il n’y parait puisque le modèle se décline en plusieurs versions, chacune adaptée à des configurations matérielles spécifiques.

Pour tenter de répondre en une phrase, le minimum absolu de VRAM est de 6GB mais il plutôt recommandé d’avoir au moins 12GB pour une utilisation confortable.

La suite de cet article examine cependant les différentes configurations recommandées selon les versions de Flux.1 et l’impact de la la quantification sur leurs performances.

L'objectif ? Vous permettre de sélectionner la version la plus adaptée à votre matériel, que vous débutiez avec un ordinateur standard ou que vous disposiez d'une machine puissante.

Aperçu des Versions de Flux

Les développeurs de Flux eux-même, Black Forest Labs, proposent 3 versions (pro, dev et schnell), chacune adaptée à des besoins et des configurations matérielles spécifiques. A celle-ci sont venues s’ajoutées une série de versions utilisant différentes méthode formatage binaire ou de quantification comme le format GGUF.

Qu'est-ce que la Quantification ?

La quantification consiste à réduire la précision numérique des paramètres du modèle. En pratique et permet d'adapter le modèle à différentes configurations matérielles sans compromettre significativement ses performances.

En pratique, les valeurs des paramètres, initialement stockées en format flottant 32 bits, sont converties en formats de plus basse précision (16, 8 ou même 4 bits). Cette conversion réduit la taille du modèle et, par conséquent, ses besoins en VRAM.

En résumer, il existe maintenant différents niveau de quantification pour les modèles Flux :

• Les Modèles d’origine en FP16 : Ce sont les versions les plus précises, non quantifiées, qui demandent environ 24GB de VRAM pour fonctionner.

• Versions Q8, FP8 et NF4 : Réduction modérée des exigences en VRAM (16GB ou moins) tout en maintenant une haute qualité d’image.

  Q8 GGUF est la meilleure option - très proche de la version FP16.

  Flux NF4 est une excellente alternative pour une génération rapide avec 6 à 12GB de VRAM.

• Versions Q2 à Q6 : Quantification plus agressive, permettant l'utilisation sur des GPU d'entrée et milieu de gamme (jusqu’à 6GB)

Le choix de la version à utiliser dépendra donc de votre matériel disponible et de vos objectifs de génération d'images. La suite de cet article détaillera les besoins en VRAM spécifiques à chaque version, vous aidant à sélectionner la plus adaptée à votre configuration.

Rem: Bien qu’il existe des interfaces qui permettent de décharger une partie du modèle dans la mémoire RAM, il reste recommandé d’utiliser un GPU capable de charger l’entièreté du modèle Flux dans sa VRAM.

Quel GPU pour quelle version ?

voici un tableau comparatif des différentes versions quantifiées. Chaque version offre un compromis entre la mémoire VRAM requise, les performances et les cas d'utilisation recommandés.