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FLUX 3 Video, Part 1: Generation FLUX 3 Video, Part 1 August 4, 2026 Read more

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模型更新Black Forest Labs:Blog(网页)

今日 AI 情报摘要

Black Forest Labs is a frontier AI lab building state-of-the-art generative AI models. Creators of

FLUX, the leading image generation model.

中文正文 · AI 翻译

从今天起,FLUX 3 视频的初始版本,可通过文本和图像生成的视频内容,将通过 BFL API 以及部分合作伙伴向公众开放。该模型可生成最长达 20 秒的高清视频片段,同时支持通过升级获得全高清输出,并可生成与视频同步的原生音频。

FLUX 3 Video, Part 1: Generation

FLUX 3 是我们在视频、音频、图像和动作生成与预测方面的前沿多模态模型。随着此次发布,其视频生成能力首次向公众提供。有关 FLUX 3 的更多详细信息,请访问:https://bfl.ai/blog/flux-3。

现实本质上是多模态的;但每一个快照表示(如图像、视频、声音)只能捕捉到其中的一部分。没有单一片段是完整的。这就是为什么 FLUX 3——一款旨在尽可能准确地模拟现实的模型——天生就是多模态的,并且设计上可以在不限制于某一特定统一子集或风格的情况下模拟现实。其生成的视频输出无需局限于电影美学,还可以显得原始、自然、俏皮、怀旧或奇异。

这使得 FLUX 3 成为内容创作中高度灵活且可控的模型。FLUX 3 能够处理简单和复杂的提示,并对世界有深入理解。它可以在一次生成中切换场景和摄像机角度,将文字自然融入场景,并以多种语言生成带有自然口音的对话及唇形同步。同一模型可以生成个人化且自然的内容,高度风格化和电影感的视频,或仅仅是娱乐趣味的视频。

我们今天向大众提供 FLUX 3 视频。在初始版本中,FLUX 3 视频可生成最长 20 秒的带原生音频的视频片段。我们将以 HD(720p)和 Full HD(1080p)分辨率发布模型,并且今日提供以下功能集:

草稿模式:便于轻松探索创作方向。草稿生成可以快速预览你的提示,并只需较低成本,从而可以对创意进行迭代,而无需每次都等待高质量生成。当草稿满意时,FLUX 3 将以全质量渲染视频。草稿保留相同的主题、构图和动作,使最终输出与您批准的版本一致。

FLUX 3 视频在文本生成视频和图像生成视频方面提供了最先进的能力。我们对发布的模型与现有的最先进模型进行了广泛评估。自我们最初公告以来:https://bfl.ai/blog/flux-3,FLUX 3 的视频能力进一步提升。人工评级人员发现,无论是文本生成视频还是图像生成视频,它都是首选模型。

ELO rating chart: FLUX 3 T2V leads the all-vs-all at 1135

在我们的内部评估中,FLUX 3 在文本到视频生成方面明显优于现有的最先进模型。在图像到视频生成方面,它与 Seedance 2.0 并列,并击败所有其他现有最先进模型。

我们致力于负责任地开发和部署 AI 模型,并在模型发布前、发布中和发布后采取多层缓解措施,以应对滥用风险。我们与可信的第三方合作伙伴 Cinder:https://cinder.ai/,在发布前对 FLUX 3 视频进行了各种风险评估,以验证我们在支持的所有模态范围内的缓解措施,包括非自愿亲密影像(NCII)和儿童性虐待材料(CSAM)。

我们下一批发布将扩展 FLUX 3 视频,以增强可控性,并提供新模态功能。我们将实现从图像、视频和音频参考组合生成视频。我们的路线图还包括 FLUX 3 图像,用于图像生成和编辑,以及 FLUX 3 Dev,作为开源权重版本。

FLUX 3 视频现已通过 BFL API 和指定合作伙伴提供。我们期待看到你的创作。

了解有关 FLUX 3 的更多信息 → https://bfl.ai/models/flux-3:bfl.ai/models/flux-3 此处文档 → https://docs.bfl.ai/flux_3:docs.bfl.ai/flux_3

FLUX 3 Video, Part 1: Generation FLUX 3 Video, Part 1 August 4, 2026 Read more

情报判断

Aioga 编辑摘要

Aioga 编辑摘要:Black Forest Labs is a frontier AI lab building state-of-the-art generative AI models. Creators of Aioga 将其归入「模型更新」方向,重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。

背景分析

背景分析:模型与研究类动态需要结合能力边界、开放方式、成本、可用性和真实任务表现判断,单项指标领先不等于已经形成稳定采用。

Aioga 观点

Aioga 判断:这条动态更适合作为行业观察信号,当前信息足以建立线索,但不足以推导长期结论。

影响与后续

影响分析:对相关团队而言,短期应先核对来源、可用范围和实际成本,再判断是否值得接入或跟进。 后续观察:继续观察官方文档、实际可用性、价格变化、开发者反馈和竞品回应。

来源与版权说明

本页正文由公开来源页面提取并按原有信息整理,同时保留来源、发布时间和原文入口。版权归原作者及来源网站所有,请通过原文链接核验和阅读来源版本。

抓取通道: REST API · 原始域名: bfl.ai

来源: Black Forest Labs:Blog(网页)

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