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:
- 非编辑区域 ΔE2000
- RGB 每通道 bias 及映射方向
- P95、最大值和最差区域
- PSNR / SSIM 与差分图
- 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。