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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.
Cet article examine les différentes versions de Flux.1, explique la quantification et son impact sur les performances, et détaille les configurations recommandées.
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 - assez proche de la version FP16).
- 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.
Version | VRAM | Performances | GPUs Recommandés | Cas d'Utilisation |
Flux.1 Dev | 24 GB | Performance maximale et fidélité d'image | NVIDIA RTX 4090, A6000 | Applications avancées, exigence de haute fidélité. |
Flux-FP8 | 16 GB | Haute qualité d'image avec réduction de mémoire | NVIDIA RTX 3080, RTX 4070 | Génération d'images haute qualité. |
GGUF-Q8 | 8 à 12 GB | Qualité proche de FP16 (99%), optimisation maximale | NVIDIA RTX 3060 Ti, RTX 3070 | Tâches locales, génération d'images généralistes. |
Flux.1 NF4 | 6 à 12 GB | Modèle quantifié en 4 bits, idéal pour performances légères | NVIDIA GTX 1650, RTX 2060 | GPU d'entrée de gamme, génération rapide. |
→ Retrouvez les liens vers toutes ces versions sur notre page de téléchargement Flux.
Recommandations Matérielles
Afin de maximiser les performances de Flux.1 en fonction de votre matériel, voici trois niveaux de recommandations matérielles basées sur les versions quantifiées de Flux. Chaque niveau est adapté à des besoins différents, allant des utilisateurs d’entrée de gamme jusqu’aux configurations professionnelles.
Configuration d'Entrée de Gamme
Ce type de configuration est destiné aux utilisateurs avec un matériel limité qui souhaitent tout de même générer des images avec Flux.1.
- Processeur : Dual-core à 2.0 GHz ou plus
- RAM : 8 GB
- VRAM : 6 GB (NVIDIA GTX 1650, RTX 2060)
- Stockage : 250 GB d’espace disque disponible
- Système d'exploitation : Windows 10 ou Linux compatible
Cas d’utilisation :
Ce niveau permet de générer des images avec des modèles quantifiés comme Flux.1 NF4, offrant une bonne performance sur des GPU d’entrée de gamme.
Configuration Intermédiaire
Ce niveau est idéal pour les utilisateurs disposant de cartes graphiques milieu de gamme, capables de gérer des modèles quantifiés avec une bonne balance entre vitesse et qualité.
- Processeur : Quad-core à 2.5 GHz ou plus
- RAM : 16 GB
- VRAM : 8 à 12 GB (NVIDIA RTX 3060 Ti, RTX 3070 pour GGUF-Q8 ; RTX 4060 Ti, RTX 4070 pour Schnell)
- Stockage : 500 GB d’espace disque disponible
- Système d'exploitation : Windows 10 ou Linux compatible
Cas d’utilisation :
Parfait pour les utilisateurs souhaitant un bon compromis entre vitesse et qualité d'image.
Le GGUF-Q8 est idéal pour des tâches de génération d'images locales, tandis que Flux.1 Schnell permet une génération rapide pour des projets nécessitant des résultats immédiats.
Configurations Avancées
Ce niveau est recommandé pour les utilisateurs exigeants disposant de matériel haut de gamme, cherchant à obtenir la meilleure qualité possible dans la génération d'images.
- Processeur : Hexa-core à 3.5 GHz ou plus
- RAM : 32 GB (64 GB recommandé pour les grands projets)
- VRAM : 16 à 24 GB (NVIDIA RTX 3080, RTX 4070 pour Flux-FP8 ; RTX 4090, A6000 pour Flux.1 Dev)
- Stockage : 1 à 2 TB SSD pour un accès rapide aux données
- Système d'exploitation : Windows 10 ou Linux compatible
Cas d’utilisation :
Idéal pour des utilisateurs professionnels ou des projets à grande échelle nécessitant la meilleure fidélité d'image.
Flux.1 Dev est recommandé pour des applications nécessitant des performances maximales, tandis que Flux-FP8 convient aux tâches de haute qualité sur des machines disposant de 16GB de VRAM.
L’alternative AMD
Bien que les GPU NVIDIA et AMD puissent tous deux exécuter FLUX.1, NVIDIA domine généralement les performances grâce à une meilleure prise en charge de CUDA et à des pilotes optimisés. Lors des tests, les cartes NVIDIA ont constamment surpassé leurs homologues AMD, notamment en termes de vitesse d'inférence et de stabilité.
Ceci étant dit, un GPU AMD reste une option viable, en particulier si vous en possédez déjà un ou si vous cherchez à faire des économies.
Les versions quantifiées GGUF de FLUX fonctionnent bien sur le matériel AMD, même si le temps de génération est souvent plus longs.
L’alternative Cloud
Nous l’avons vu, il faut un GPU et une machine dotée d’une certaine puissance pour faire tourner Flux localement. Mais si vous ne disposez pas d’une configuration capable de faire tourner confortablement Flux, le Cloud offre de très bonne alternative.
De par sa nature libre, Flux a été intégré à un très grand nombre d’outils et de sites qui permettent de l’utiliser pour générer des images - nous en répertorions la plupart sur notre liste des Outils Flux en Ligne.
Pour plus de contrôle et une expérience plus proche de l’utilisation en locale, vous pouvez également optez pour un ordinateur et son GPU hébergé dans le Cloud comme le proposent RunDiffusion et ThinkDiffusion.
Le choix de la bonne configuration matérielle est un élément clef pour exploiter pleinement les capacités de Flux.1. Que vous disposiez d'un matériel d'entrée de gamme ou d'une machine aux spécifications avancées, il existe une version de Flux adaptée à vos besoins.
En optimisant la combinaison entre VRAM, quantification et puissance de calcul, vous pouvez non seulement améliorer la qualité des images générées, mais aussi maximiser la vitesse et l'efficacité de votre workflow.
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