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Dernière mise à jour : 18/07/2025
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FLUX.1 Kontext désigne une famille de modèle multimodal de création et d'édition d'images qui utilisent à la fois du texte et des images pour créer et modifier des visuels de manière intelligente. Sa force réside dans sa capacité à comprendre les instruction textuelles et analyser en profondeur une image existante. Soit pour créer des nouvelles images, soit pour appliquer des modifications complexes via un simple prompt.
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Prix : Gratuit
Editeur : Black Forest Labs
Date : 26/06/2025
FLUX.1 Kontext [dev] est la version open-weight du modèle de génération et d’édition d’image par IA développé par Black Forest Labs.
<a
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→ Télécharger Flux Kontext [dev]
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Rem : FLUX.1 Kontext [dev] est partagé librement pour la recherche et l’expérimentation mais pas pour une utilisation commerciale.
Le modèle FLUX.1 Kontext se décline en trois versions adaptées à différents usages :
Seule la version [dev] est disponible au téléchargement, les autres versions sont des modèles privées, accessible uniquement via l’API de Black Forest Labs ou auprès de partenaires.
Date de sortie : 26 Juin 2025 **→ Télécharger FLUX.1 Kontext [dev]
Date de sortie : 29 Mai 2025 → non disponible au téléchargement
Date de sortie : 29 Mai 2025 → non disponible au téléchargement
Le modèle Flux Kontext [dev] officiel de Black Forest Labs, bien qu'impressionnant par ses capacités, présente les mêmes défis que les autres modèles de la famille Flux : un poids conséquent et des besoins en mémoire importants qui peuvent limiter son adoption.
Face à ces contraintes, la communauté open source s'est mobilisée pour proposer des alternatives plus accessibles et adaptées à différents profils d’utilisateurs.
Parmi les alternatives communautaires les plus notables on trouve notamment une version basée sur la quantification FP8, qui réduit grandement l’empreinte mémoire (jusqu’à 50 % par rapport à la version de base) tout en conservant une qualité proche de l’originale. Ce qui la rend idéale pour les machines dotées de 12 à 16 Go de VRAM.
La version basée sur la quantification QLoRA 4 bits (NF4) combine vitesse d’exécution et faible consommation mémoire. Elle s’adresse avant tout aux utilisateurs qui veulent tester le modèle sur des environnements très restreints sans sacrifier l’accès aux fonctionnalités d’édition contextuelle.
Dans la même veine, la variante GGUF exploite une quantification avancée très basse précision, optimisée pour tourner sur des configurations disposant de faibles ressources GPU (par exemple, un portable avec 6 à 8 Go de VRAM). Elle est particulièrement appréciés pour les tâches d’inférence rapide et l’utilisation sur CPU ou petits GPU via des workflows adaptés au format GGUF.
Enfin, la version Nunchaku vise à réduire le temps d’inférence lors de la génération d’images tout en maintenant la compatibilité avec les principales interfaces d’édition.
Télécharger FLUX.1 Kontext [dev] via l’un des liens ci-dessus permet de l’utiliser en l’executant à l’aide de programmes écrit en Python. Black Forest Labs partage un code code d’exemple Sur son Github - mais celui-ci est assez minimaliste et peu pratique.
Il est donc préférable de se tourner vers les interfaces graphiques qui ont été développée par la communauté et qui permettent d’utiliser le modèle plus facilement et sans devoir coder ni même utiliser des lignes de commandes complexes.
Notez aussi qu’à défaut de pouvoir faire fonctionner Flux Kontext sur votre machine ou pour un essais rapide, plusieurs sites web permettent aussi d’utiliser Flux Kontext en ligne pour générer ou modifier des images sans devoir rien installer.