Для подписчиковЭта статья — обзор моделей для генерации изображений, каждая из которых могла заменить SDXL, но так этого и не сделала. Я расскажу, на чем спотыкаются популярные в сообществе модели вроде Z-Image Turbo и почему ни одна модель после SDXL так и не смогла стать универсальной заменой дряхлому чемпиону. В общем, сейчас будет срыв покровов и, конечно, картиночки!
Эта статья — обзор моделей для генерации изображений, каждая из которых могла заменить SDXL, но так этого и не сделала. Я расскажу, на чем спотыкаются популярные в сообществе модели вроде Z-Image Turbo и почему ни одна модель после SDXL так и не смогла стать универсальной заменой дряхлому чемпиону. В общем, сейчас будет срыв покровов и, конечно, картиночки!
Было время, когда я писал про модель Stable Diffusion XL (SDXL) и ее производные. SDXL стала прорывом и долго удерживала первенство. Откровенно говоря, дело вовсе не в удачной архитектуре или удивительно хорошей базовой модели. Наоборот, пользоваться SDXL «из коробки» было практически невозможно.
Но поскольку SDXL долго оставалась единственной моделью, которую можно было не только запустить, но и обучить на обычной домашней видеокарте, сообщество сосредоточилось почти исключительно на этой архитектуре. В результате появилось несколько веток глубокого обучения, тысячи обученных моделей и десятки тысяч ремиксов. Они задали настолько высокую планку, что новым архитектурам было сложно конкурировать с лучшими образцами.
А потом появилась FLUX.1 dev. Недостижимая для SDXL точность следования запросам, практически идеальное отображение текста и более качественная передача взаимодействий — например, «рука, сжимающая меч» или «лучник, натягивающий тетиву» (в SDXL это всегда лотерея) — заставили поверить: вот он, прорыв!
FLUX.1 devПравда, довольно быстро первые восторги сменились осторожностью, а затем и разочарованием. Flux стала первой дистиллированной моделью с относительно низкой вариативностью результатов при разных сидах, что ограничивало ее креативность. К тому же модель была тяжелой и медленно работала на домашних видеокартах. Не добавляли энтузиазма и характерные последствия дистилляции: знаменитый Flux chin — подбородок с ямочкой, засилье бородатых мужчин, маслянистая кожа, неизменно студийное освещение и «пластиковое» качество картинок.
Несмотря на все это, довольно долго казалось, что недостатки первой Flux можно исправить: появлялись модели LoRA, саму модель удавалось слегка «подвинуть»... Однако больших успехов сообщество не добилось. Дистиллированная модель оказалась хрупкой при обучении и буквально коллапсировала при попытках более‑менее серьезных модификаций.
Знакомься: Flux FaceПотом снова удалось немного продвинуться, причем сразу по двум направлениям.
Квантизация NunchakuВо‑первых, команда Nunchaku решила проблему со скоростью на домашних видеокартах — точнее, с объемом видеопамяти, необходимым для работы. Она выпустила 4-битные кванты сначала для моделей Flux, а затем и для других архитектур.
Самые популярные ремиксы тоже получили такие кванты от сторонних разработчиков — например, кванты spooknik. Про Nunchaku я уже писал, поэтому повторяться не буду. В двух словах: это настоящая магия, которая позволяет ужать 16-битную модель до 4 бит практически без потери качества и значительно ускорить ее работу, особенно на видеокартах поколения Blackwell с поддержкой 4-битных операций с плавающей точкой.
Обратная сторона — сложность самой квантизации. Это творческий процесс, требующий серьезного железа. Забегая вперед, скажу, что сложность удалось снизить в альтернативном формате NVFP4. Он тоже поддерживает 4-битные вычисления, но качество все‑таки ниже, чем у Nunchaku.
FLUX.1 KreaИтак, со скоростью разобрались. А что с «синтетической кожей» и «подбородком с ямочкой»? А здесь у нас — во‑вторых.
Во‑вторых, FLUX.1 Krea [dev], для которой, что особенно ценно, сразу появился квант от Nunchaku. Сильные стороны Krea — разнообразные и креативные генерации, а также куда более высокая фотореалистичность по сравнению с исходной FLUX.1. Слабая сторона — все те же цензурные ограничения.
Krea 1 — модель глубокого обучения на архитектуре FLUX.1. Разработчики Flux из Black Forest Labs дали команде Krea сырую версию flux-dev-raw — предобученную модель без финальной полировки и набившего оскомину синтетического глянца.
Разработчики Krea дообучили модель в два этапа: сначала провели SFT на собственной подборке качественных фотографий и синтетических данных, а затем — RLHF. Результат дистиллировали и получили guidance-distilled-версию Krea 1 — фактически прямую замену обычной Flux. В отличие от моделей сообщества, обучение и дистилляцию проводили на приватной базовой модели, которую специально для этой работы выдали в Black Forest Labs.
Chroma
А вот у сообщества не было приватной базовой модели, поэтому приходилось извращаться. Единственной моделью глубокого обучения на базе первой Flux (увы, не Krea) стала Chroma. Разработчик Lodestones много месяцев обучал ее на кластере GPU, взяв за основу FLUX.1 [schnell] из‑за лицензии.
| # | Наименование новости | Тональность | Информативность | Дата публикации |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Китай бесплатно раздает свои лучшие ИИ-модели — и это неспроста | 0 | 26.25 | 31-07-2026 |
| 2 | Локальный Deep Research. Совершенствуем собственный ИИ-поисковик | 0 | 7 | 04-06-2026 |
| 3 | В чём реальная проблема ЛЛМ | -5 | 7 | 03-07-2026 |
| 4 | 🤖Восстание машин уже на прогреве: новая модель ChatGPT сбежала из ... | 0 | 6.64 | 22-07-2026 |
| 5 | Мама, я программист: 7 лучших нейросетей для вайбкодинга | 3 | 7 | 22-06-2026 |
| 6 | Can a Small AI Website Still Get Google Traffic in 2026? I’m Going to Find Out. | 0 | 6.7 | 29-07-2026 |
| 7 | Как развернуть модель для генерации видео LTX-2 на сервере | 0 | 5 | 15-07-2026 |
| 8 | What is the AI Context Window? | 0 | 9.59 | 21-07-2026 |
| 9 | The 5th-Gen AI War: How Grok 4.5, Fable 5, and GPT-5.5 Stack Up and Why OpenAI Just Raised the Stakes With GPT-5.6 | 5 | 7 | 10-07-2026 |
| 10 | Сложные сайты на вайбкоде: четыре лендинга, два пути к «дорогим» эффектам и 3D-логотип из спрайтов | 0 | 11.94 | 05-08-2026 |