Do not index
Do not index
canonical-url
Publish
Publish
En sólo unas semanas, la IA de Flux se ha consolidado como un actor importante en el campo de la generación de imágenes. No sólo ha conquistado a la comunidad de código abierto tras la decepción de Stable Diffusion 3, sino también a muchos usuarios acostumbrados a herramientas propietarias como DALL-E o Midjourney.
Pero hacer un buen uso de Flux depende de entender sus requisitos de sistema y GPU. Esto no es tan sencillo como podría parecer, ya que el modelo viene en varias versiones, cada una adaptada a configuraciones de hardware específicas.
Este artículo examina las distintas versiones de Flux.1, explica la cuantificación y su impacto en el rendimiento, y detalla las configuraciones recomendadas.
¿El objetivo? Permitirle seleccionar la versión más adaptada a su hardware, tanto si empieza con un ordenador estándar como si dispone de una máquina potente.
Visión general de las versiones de Flux
Los propios desarrolladores de Flux, Black Forest Labs, ofrecen 3 versiones (pro, dev y schnell), cada una de ellas adaptada a necesidades y configuraciones de hardware específicas. A éstas se han añadido una serie de versiones que utilizan distintos formatos binarios o métodos de cuantificación, como el formato GGUF.
¿Qué es la cuantificación?
La cuantificación consiste en reducir la precisión numérica de los parámetros del modelo. En la práctica, permite adaptar el modelo a diferentes configuraciones de hardware sin comprometer significativamente su rendimiento.
En la práctica, los valores de los parámetros, almacenados inicialmente en formato de coma flotante de 32 bits, se convierten a formatos de menor precisión (16, 8 o incluso 4 bits). Esta conversión reduce el tamaño del modelo y, en consecuencia, sus necesidades de VRAM.
En resumen, ahora existen diferentes niveles de cuantificación para los modelos Flux:
- Modelos originales FP16: Son las versiones más precisas, no cuantificadas, y requieren unos 24 GB de VRAM para funcionar.
- Versiones Q8, FP8 y NF4: Reducción moderada de los requisitos de VRAM (16 GB o menos) manteniendo una alta calidad de imagen (Q8 GGUF es la mejor opción, bastante próxima a la versión FP16).
- Versiones Q2 a Q6: cuantización más agresiva, que permite su uso en GPUs de gama básica y media (hasta 6 GB).
Por tanto, la elección de la versión dependerá del hardware disponible y de los objetivos de generación de imágenes. En el resto de este artículo se detallan los requisitos específicos de VRAM para cada versión, lo que te ayudará a seleccionar la que mejor se adapte a tu configuración.
Nota: Aunque existen interfaces que permiten descargar parte del modelo en la RAM, se sigue recomendando utilizar una GPU capaz de cargar todo el modelo Flux en su VRAM.
¿Qué GPU para qué versión?
Aquí tienes una tabla comparativa de las distintas versiones cuantificadas. Cada versión ofrece un compromiso entre la memoria VRAM necesaria, el rendimiento y los casos de uso recomendados.
Versión | VRAM | Rendimiento | GPU recomendadas | Casos prácticos |
Flux.1 Dev | 24 GB | Máximo rendimiento y fidelidad de imagen | NVIDIA RTX 4090, A6000 | Aplicaciones avanzadas, requisitos de alta fidelidad. |
Flux-FP8 | 16 GB | Alta calidad de imagen con reducción de memoria | NVIDIA RTX 3080, RTX 4070 | Generación de imágenes de alta calidad. |
GGUF-Q8 | 8 à 12 GB | Calidad cercana a FP16 (99%), optimización máxima | NVIDIA RTX 3060 Ti, RTX 3070 | Tareas locales, generación general de imágenes. |
Flux.1 NF4 | 6 à 12 GB | Modelo cuantificado de 4 bits, ideal para rendimientos ligeros | NVIDIA GTX 1650, RTX 2060 | GPU de nivel básico, generación rápida. |
→ Encuentra enlaces a todas estas versiones en nuestra página de descargas de Flux.
Recomendaciones de hardware
Para maximizar el rendimiento de Flux.1 en función de su hardware, aquí tiene tres niveles de recomendaciones de hardware basados en versiones cuantificadas de Flux. Cada nivel se adapta a diferentes necesidades, desde usuarios principiantes hasta configuraciones profesionales.
Configuración de nivel básico
Este tipo de configuración está diseñada para usuarios con hardware limitado que aún así desean generar imágenes con Flux.1.
- Procesador : Dual-core a 2.0 GHz o más
- RAM : 8 GB
- VRAM : 6 GB (NVIDIA GTX 1650, RTX 2060)
- Almacenamiento : 250 GB de espacio libre en disco
- Sistema operativo : Windows 10 o Linux
Caso de uso:
Este nivel permite generar imágenes con modelos cuantificados como Flux.1 NF4, ofreciendo un buen rendimiento en GPUs básicas.
Configuración intermedia
Este nivel es ideal para usuarios con tarjetas gráficas de gama media, capaces de manejar modelos cuantificados con un buen equilibrio entre velocidad y calidad.
- Procesador : Quad-core a 2.5 GHz o más
- RAM : 16 GB
- VRAM : 8 à 12 GB (NVIDIA RTX 3060 Ti, RTX 3070 pour GGUF-Q8 ; RTX 4060 Ti, RTX 4070 pour Schnell)
- Almacenamiento : 250 GB de espacio libre en disco
- Sistema operativo : Windows 10 o Linux
Estudio de caso :
Perfecto para usuarios que desean un buen compromiso entre velocidad y calidad de imagen.
El GGUF-Q8 es ideal para tareas de generación local de imágenes, mientras que el Flux.1 Schnell permite una generación rápida para proyectos que requieren resultados inmediatos.
Configuraciones Avanzadas
Este nivel está recomendado para usuarios exigentes con equipos de alta gama, que buscan obtener la mejor calidad posible en la generación de imágenes.
- Procesador : Hexa-core a 3.5 GHz o más
- RAM : 32 GB (se recomiendan 64 GB para grandes proyectos)
- VRAM : 16 a 24 GB (NVIDIA RTX 3080, RTX 4070 para Flux-FP8; RTX 4090, A6000 para Flux.1 Dev)
- Almacenamiento : SSD de 1 a 2 TB para un acceso rápido a los datos
- Sistema operativo : Windows 10 o Linux
Caso de uso:
Ideal para usuarios profesionales o proyectos a gran escala que requieran la máxima fidelidad de imagen.
Se recomienda Flux.1 Dev para aplicaciones que requieran el máximo rendimiento, mientras que Flux-FP8 es adecuado para trabajos de alta calidad en máquinas con 16 GB de VRAM.
La alternativa AMD
Aunque tanto las GPU NVIDIA como las AMD pueden ejecutar FLUX.1, NVIDIA suele dominar en rendimiento gracias a su mejor soporte de CUDA y a sus controladores optimizados. En las pruebas, las tarjetas NVIDIA superaron sistemáticamente a sus homólogas AMD, sobre todo en términos de velocidad de inferencia y estabilidad.
Dicho esto, una GPU AMD sigue siendo una opción viable, sobre todo si ya tienes una o quieres ahorrar dinero.
Las versiones cuantificadas GGUF de FLUX funcionan bien en hardware AMD, aunque el tiempo de generación suele ser mayor.
La alternativa en en Cloud
Como hemos visto, necesitas una GPU y una máquina con cierta potencia para ejecutar Flux localmente. Pero si no tienes una configuración capaz de ejecutar Flux cómodamente, Internet y el Cloud ofrecen una muy buena alternativa.
Debido a su naturaleza de código abierto, Flux se ha integrado con un enorme número de herramientas y sitios que permiten utilizarlo para generar imágenes - enumeramos la mayoría de ellos en nuestra lista de herramientas Flux en línea.
Para un mayor control y una experiencia más cercana al uso local, también puede optar por un ordenador y su GPU alojados en la Nube, como ofrecen RunDiffusion y ThinkDiffusion.
Elegir la configuración de hardware adecuada es la clave para aprovechar al máximo las posibilidades de Flux.1. Tanto si dispone de un hardware básico como de una máquina con especificaciones avanzadas, existe una versión de Flux que se adapta a sus necesidades.
Al optimizar la combinación de VRAM, cuantificación y potencia de procesamiento, no sólo puede mejorar la calidad de las imágenes generadas, sino también maximizar la velocidad y la eficacia de su flujo de trabajo.
Written by
