FLUX.2 / Klein VAE ColorFix

这是一个针对 FLUX.2 Klein 工作流进行颜色映射校准的实验性 VAE。当前仓库提供的是 step 25,800 检查点;它在受控的 VAE 重建验证中,相对原始 VAE 降低了平均感知色差、尾部色差和 RGB 通道平均偏移,并提高了重建 PSNR。

模型文件

文件 说明
flux2-vae-colorfix-step025800.safetensors 当前综合表现最均衡的检查点
  • 文件大小:336 MB
  • SHA256:bda3bd5432a422ad0b9b9fce460a7f46a6d8ca16e682fd52229c74d105d95eb6

训练目标

本项目主要校准 VAE 重建链路中的固定颜色通道映射误差,重点约束:

  • RGB 每通道偏移与通道映射方向
  • 色卡及组合色的局部误差
  • Lab / ΔE2000 感知色差
  • P95、最大误差和最差色卡等尾部稳定性

训练时 VAE encoder、quant/post-quant 和 latent 统计保持冻结,仅更新 decoder。导出的文件保留完整 VAE 结构,其中 encoder 仍为原始参数。

2048 分辨率验证结果

色卡 / 通道映射验证

指标 step 25,800 作用
ΔE2000 平均值 0.61 总体感知色差参考
ΔE2000 P95 1.39 尾部稳定性
最差色卡 ΔE2000 2.46 极端颜色表现
最大单通道绝对偏移 3.25% 通道映射诊断
h105 绿黄色卡 R 偏移 -2.41% 典型欠补偿样本
h285 紫红色卡 R 偏移 +3.05% 典型过补偿样本

色卡结果表明整体 ΔE2000 保持在较低水平,残余偏移主要集中在部分组合色的 R 通道:绿黄色区域仍有负偏移,紫红色区域仍有正偏移。step 25,800 在平均表现、尾部稳定性和最大通道偏移之间取得了本轮训练中较好的平衡。

相对原始 VAE 的自然图像重建对照

指标 原始 VAE step 25,800 变化
Anchor ΔE2000 平均值 0.489 0.429 降低 12.2%
Anchor ΔE2000 P95 0.536 0.460 降低 14.2%
RGB 平均绝对 bias 约 0.210% 约 0.103% 降低约 51%
PSNR 41.64 dB 44.13 dB 提高 2.49 dB

变化摘要

  • 平均感知色差下降 12.2%。
  • P95 尾部色差下降 14.2%,高误差样本的整体稳定性改善。
  • RGB 平均绝对偏移由约 0.210% 降至约 0.103%,通道整体偏移约减半。
  • PSNR 提高 2.49 dB,像素重建精度同步提升。
  • 色卡残余误差呈现明确方向性,后续优化重点是 h105 与 h285 附近组合色的 R 通道欠补偿和过补偿。

色卡验证与自然图像验证属于不同验证集,数值不能横向混用。RGB 平均值仅作为辅助诊断,不作为唯一颜色质量标准;模型选择优先看通道映射、最大偏移、P95、最差色卡和 ΔE2000。

已知限制

  • 这是 decoder-only 微调,校准依据来自“原始冻结 encoder → 微调 decoder”的 VAE 自重建链路。
  • Klein 实际推理使用的是“Klein latent → VAE decoder”。Klein 产生的 latent 分布可能与 VAE encoder latent 不完全一致。
  • 因此,自重建指标的改善幅度不一定会原样反映到 Klein 编辑结果;Klein DiT 自身的颜色误差也可能叠加或掩盖 VAE 的变化。
  • 当前改善幅度在部分实际图像中可能难以肉眼直接识别。

推荐验证方法

固定同一份 Klein 输出 latent,分别使用原始 VAE 和本模型解码,比较:

  1. 非编辑区域 ΔE2000
  2. RGB 每通道 bias 及映射方向
  3. P95、最大值和最差区域
  4. PSNR / SSIM 与差分图
  5. 编辑区域的结构、材质和颜色保持能力

只有固定 latent 的 A/B 对照,才能隔离 Klein DiT 变量并判断该 decoder 对实际编辑工作流的净贡献。

状态

当前检查点可用于 Klein 工作流的固定 latent A/B 测试。现有结果显示 VAE 自重建的平均色差、尾部色差、RGB 平均偏移和 PSNR 均有改善,同时仍保留少数组合色的方向性 R 通道偏移,后续将围绕这些残余模式继续优化。

Downloads last month

-

Downloads are not tracked for this model. How to track
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support