답부터: FLUX.3 Image Klein은 2026년 10월 15일 오픈웨이트로 공개됐고, ComfyUI는 출시 당일(day-one)부터 지원합니다. INT8 빌드는 공식 기준으로 VRAM 8GB(RTX 3070급)에서 돌아가고, NVFP4는 Blackwell 전용입니다. 파일별 용량과 다운로드 명령, 그래픽카드별 빌드 선택(국내 시세 11월 15일판), BFL·NVIDIA가 공개한 실측 속도를 한꺼번에 정리합니다. 이 글의 모든 속도 수치는 직접 돌린 값이 아니라 공개 자료 인용이며, 출처 링크를 본문에 달았습니다.
FLUX.3 Image Klein — 오픈웨이트 공개의 실체
Black Forest Labs 공식 발표 기준 파라미터 5.6B 오픈웨이트 이미지 모델입니다. 텍스트-투-이미지, 이미지 편집, 최대 10장 레퍼런스를 받는 멀티레퍼런스 생성을 지원하고 네이티브 4K와 바운딩 박스 영역 제어를 지원합니다. 파인튜닝용 base(50단계, CFG 3.5)와 저지연 distilled(16단계, guidance 없음) 두 체크포인트에 NVIDIA가 공동 개발한 FP8·INT8·NVFP4 빌드가 포함됐습니다. GB200 NVL72에서 학습됐고(NVIDIA 기술 블로그 11-06), FLUX 3 패밀리에서는 로봇 제어용 FLUX 3 Action에 이은 두 번째 오픈 공개입니다.
BFL 내부 평가에서는 비교 대상 오픈 모델 중 텍스트-투-이미지·멀티레퍼런스·편집 모두 1위, 닫힌 모델(Ideogram V4.5, FLUX.2 [pro])보다 위라고 밝혔습니다. 비교표에서 5.6B는 가장 작고 경쟁작은 Qwen-Image 2.1이 7B, Krea 2가 12.9B입니다. 직전 세대 FLUX.2 [klein] 9B 대비 텍스트-투-이미지 +91 Elo, 편집 +70 Elo를 파라미터 38% 감소로 얻었다는 게 핵심 주장입니다.
라이선스 한 줄 요약: FLUX Kommunity License로 연매출 $5M 미만 개인·기업은 상업적 이용이 무료이고 연구·비상업은 규모와 무관합니다. 그 이상은 셀프호스트 라이선스나 API를 써야 합니다. 텍스트 인코더(Qwen3-VL-4B)와 업샘플러는 Apache-2.0입니다(HF 모델 카드).
ComfyUI에서 FLUX.3은 어떻게 설치하나
ComfyUI는 0.41.0 이상에서 동작합니다(localaimaster 11-02 정리). 모델 카드는 black-forest-labs/flux-3-image-klein-comfy인데 게이트형이라 라이선스 동의 후 로그인해야 내려받힙니다. hf auth login로 토큰을 로그인한 뒤 공식 카드에 실린 명령을 씁니다(이 머신에서 재확인한 허깅페이스 모델 다운로드 방법와 동일한 절차):
hf download black-forest-labs/flux-3-image-klein-comfy transformer/flux-3-image-klein-int8.safetensors --local-dir ComfyUI/models/diffusion_models
hf download black-forest-labs/flux-3-image-klein-comfy text_encoders/qwen3vl_4b_int8.safetensors --local-dir ComfyUI/models/text_encoders설치 자체는 예전 ComfyUI 설치와 첫 이미지 생성 가이드 흐름 그대로입니다. 단 공식 카드는 “프롬프트 업샘플러를 항상 켜라”고 권합니다 — 짧은 프롬프트는 결과물이 평범해집니다.
FLUX.3에 VRAM이 얼마나 필요할까 — 공식 기준은 8GB
공식 최소 기준은 명시돼 있습니다. HF 카드: “int8 파일은 RTX 3070 같은 VRAM 8GB GPU와 FP8 미지원 구형(RTX 30 시리즈 이하)에서 동작, NVFP4는 Blackwell GPU 필수”. 생성기 가중치만 떼면 BF16 11.2GB, FP8 5.6GB(BFL 공식)입니다.
B200에서 오프로드 없이 재피크 VRAM은 distilled BF16 31GB, FP8 26GB, NVFP4 25GB, base는 BF16 31/FP8 29/NVFP4 26GB입니다(localaimaster 집계). 업샘플러를 켜면 GPU의 약 35%를 기본 예약하고, Diffusers 전-BF16 구성은 업샘플러 포함 약 39GB·제외 약 20GB로 보고됩니다. 같은 INT8 파일이라도 업샘플러를 넣느냐가 24GB cards의 체감을 갈라놓습니다.
ComfyUI용 파일은 뭘 얼마나 받아야 하나
HF 카드에 실린 파일별 용량(공식 표기 반올림 값)입니다.
| 파일 | BF16 | INT8 | NVFP4/w4a8 |
|---|---|---|---|
| transformer distilled (16단계) | 11.1GB | 5.8GB | 5.3GB (Blackwell) |
| transformer base (50단계 CFG 3.5) | 11.1GB | 5.8GB | 5.3GB (Blackwell) |
| text encoder Qwen3-VL-4B | 8.9GB | 4.9GB | — |
| prompt upsampler (Qwen3-VL-8B) | 18.8GB | 9.8GB | 6.7GB (w4a8) |
| VAE | 0.3GB (공용) | ||
산수로 합쳐보면: INT8 최소 구성(생성기+인코더+VAE)은 5.8+4.9+0.3=11.0GB, 업샘플러 w4a8을 더한 INT8 템플릿 세트는 5.8+4.9+6.7+0.3=17.7GB입니다(집계치 17.75GB와 일치). 참고로 인기도는 편중이 뚜렷합니다 — 11월 2일 집계로 ComfyUI 재포장 리포 다운로드 1,003,813건 vs Diffusers distilled 원본 리포 155,600건입니다.
내 그래픽카드에서는 어떤 빌드? — 국내 시세 기준 (11월 15일판)
자사 GPU 시세 추적의 2026년 11월 15일 15:02 수집 기준입니다. 표본(n)이 5 미만인 항목은 가격 변동 폭이 큽니다.
| 그래픽카드 | 최저가 | 중위가 | n |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 32GB | 8,590,000원 | 12,000,000원 | 2 (표본 적음) |
| RTX 5080 16GB | 2,169,000원 | 3,018,000원 | 10 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 1,408,000원 | 2,200,000원 | 8 |
| RTX 5070 12GB | 1,159,000원 | 1,404,000원 | 13 |
| RTX 5060 Ti 8GB | 1,075,200원 | 1,088,790원 | 2 (표본 적음) |
| RTX 4090 24GB (중고) | 3,991,666원 | 1 (표본 적음) | |
| RTX 3090 24GB (중고) | 1,061,790원 | 1,700,000원 | 4 (표본 적음) |
빌드 선택은 VRAM과 세대 두 축으로 갈립니다. 8GB(RTX 3070·5060 Ti 8GB)는 INT8 무업샘플러 세트(합계 11.0GB)로 오프로드 병용이 현실적이고, 12~16GB(RTX 5070·5080)는 INT8 풀세트(17.7GB)를 디스크 스트리밍으로 얹어 씁니다 — Blackwell인 50 시리즈는 NVFP4(5.3GB)가 더 가벼운 선택지입니다. 24GB(RTX 3090·4090)는 INT8 풀세트가 편하지만 FP8 미지원인 30 시리즈는 NVFP4·FP8 패스가 막혀 있어 INT8이 정답입니다. 32GB RTX 5090은 NVFP4 권장 — B200 피크 기준(NVFP4 25GB)에 여유가 생깁니다. AMD는 공식 최소 기준이 NVIDIA GeForce RTX 기준으로만 표기돼 있습니다.
속도는 얼마나 되나 — BFL·NVIDIA 공개 실측
BFL 공식: distilled INT8을 ComfyUI로 1MP 생성 시 RTX 5090에서 약 4초, RTX 4070에서 9초 미만. GB300 NVFP4는 0.6초 미만입니다. 로컬 AI 매스터가 집계한 BFL 공개 표(1024×1024, 생성/편집)를 옮깁니다.
| GPU (빌드) | 1024 생성 | 1024 편집 | 2048 생성 | 2048 편집 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 (INT8) | 4.1초 | 7.2초 | 15.0초 | 43.0초 |
| RTX 5070 (INT8) | 7.7초 | 17.3초 | 44.4초 | 138초 |
| RTX 4070 (INT8) | 8.9초 | 18.9초 | 50.4초 | 150초 |
| DGX Spark (NVFP4) | 7.3초 | 16.2초 | 43.9초 | 128초 |
| base 50단계 RTX 5090 | 12.5초 | 27.4초 | — | |
산수로 읽으면: RTX 5090 INT8로 시간당 약 878장(3600÷4.1=878)이고, 해상도를 2K로 올리면 시간이 약 3.7배(15.0÷4.1), base로 넘기면 약 3.0배(12.5÷4.1)입니다. NVIDIA는 B200 2048×2048 파이프라인 분해에서 distilled T2I 총 2.71초(디노이징 84%)·base T2I 14.70초·편집 distilled 7.48초를 실측했고, NVFP4가 BF16 대비 최대 1.62배(T2I) 빠르며 최적화 조합으로 단일 B200에서 최대 T2I 3.46배·편집 4.45배를 보고했습니다.
정직한 공백: RTX 3070(8GB)의 공식 속도 수치는 자료 어디에도 없습니다. “8GB에서 돌아간다”와 “몇 초에 나온다”는 다른 말입니다.
자주 묻는 질문
VRAM 8GB에서 FLUX.3이 실제로 돌아가나요?
네, INT8 빌드의 공식 최소 기준입니다(RTX 3070 명시). 다만 업샘플러를 켜면 예약량이 늘어난다(GPU의 약 35% 기본 예약)고 보고돼 있어, 8GB에서는 무업샘플러 세트(합계 11.0GB)+오프로드가 현실적입니다.
Klein과 전체 FLUX 3 Image는 뭐가 다른가요?
BFL 설명 기준 공유 코어(네이티브 4K·픽셀 단위 편집·바운딩 박스·10장 레퍼런스)를 consumer GPU용으로 5.6B 오픈웨이트로 낸 릴리스가 Klein입니다. 파인튜닝은 base 체크포인트용이고, Diffusers와 Ostris AI Toolkit이 출시 당일 LoRA 학습을 지원하며 serving 시 LoRA는 생성 시간을 약 5% 늘립니다.
API와 로컬, 어느 쪽이 싼가요?
BFL API 가격은 “1K 이미지당 $0.009부터”입니다(distilled, 업샘플링·픽셀 복원 포함). 생성량이 월 수천 장 이하면 API, 이미 RTX 5070급(시세 중위 1,404,000원) 이상을 굴리는 환경이면 로컬이 유리한 구도가 일반적입니다. 카드별 시간당 전기세는 모델별 GPU 시간당 전기세 허브에서 대입하세요.
한국어 프롬프트도 되나요?
텍스트 인코더가 Qwen3-VL-4B라 다국어 입력 자체는 가능하지만, 공식 카드는 짧은 프롬프트에서 결과물이 평범해지니 업샘플러(Qwen3-VL-8B 기반)를 항상 켜라고 권합니다. 이미지 안 텍스트 렌더링도 같은 경로를 탑니다.
※ 2026-11-15 기준. 국내 시세는 자사 추적 데이터(11-15 15:02 수집, n 표기)이고 속도는 BFL·NVIDIA 공개 실측 인용 — 로컬 실행값 아님. 파일 용량은 HF 공식 카드 반올림 표기.
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