English(EN) Flux2 Klein: cut the Qwen3 text encoder’s VRAM from 5.5 to 3.2 GB with identical output (new node)

Flux2 Klein 节点将 Qwen3 文本编码器的 VRAM 使用量削减 42%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 18:02

一个名为 Flux2 Klein 的 ComfyUI 新自定义节点被开发出来，旨在显著降低 Qwen3 文本编码器的 VRAM 使用量。通过仅使用特定层（9、18 和 27）而非全部 36 层，并保持 token 嵌入量化，Flux2 Klein 将 VRAM 需求从 5.5 GB 降至 3.2 GB。此优化释放了约 2.3 GB 的 VRAM，这对于硬件有限的用户至关重要，可以集成更大的模型或更复杂的流程。 AI

影响为硬件有限的用户释放了大量 VRAM，支持更复杂的 AI 流程。

排序理由为现有平台（ComfyUI）发布了一个自定义节点，为特定模型（Qwen3）提供了优化。

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Flux2 Klein 节点将 Qwen3 文本编码器的 VRAM 使用量削减 42%

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报道来源 [1]

r/StableDiffusion TIER_2 English(EN) · /u/Occsan · 2026-10-27 18:02

Flux2 Klein：将 Qwen3 文本编码器的 VRAM 从 5.5 GB 降低到 3.2 GB，输出相同（新节点）

<div class="md"><p>Flux2 Klein only reads three hidden layers from its Qwen3 text encoder (9, 18 and 27), but the standard loaders build and run the full 36-layer model, plus the final norm and the LM head. On top of that, ComfyUI-GGUF dequantizes the whole token e…

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Flux2 Klein：将 Qwen3 文本编码器的 VRAM 从 5.5 GB 降低到 3.2 GB，输出相同（新节点）

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