이미지·비디오·오디오·3D 콘텐츠 생성을 위해 로컬에서 diffusion 모델을 실행하는 노드 그래프 GUI, API 및 백엔드입니다.
mflux-community/mflux
Mac에서 로컬로 실행할 수 있도록 최신 이미지 생성 모델(FLUX, Z-Image, Qwen Image 등)을 Apple MLX로 구현한 프로젝트입니다.
대체할 수 있는 제품:Midjourney
- 스타
- 2,520
- 포크
- 202
- 열린 이슈
- 13
- 마지막 커밋
- 그저께
어떤 프로젝트인가요?
MFLUX는 Hugging Face Diffusers 및 Transformers 라이브러리에 포함된 최신 생성형 이미지 모델 몇 가지를 Apple의 MLX 프레임워크로 재구현한 Python 프로젝트입니다. 별도의 CUDA 또는 PyTorch GPU 스택 없이 Apple Silicon Mac에서 모델을 로컬로 실행할 수 있으며, 가중치는 처음 사용할 때 자동으로 다운로드됩니다.
텍스트-이미지 생성, 이미지-이미지 변환, LoRA 로드 및 학습, 양자화, 인컨텍스트 편집과 여러 이미지 편집 등의 워크플로를 지원합니다. 지원 모델군에는 FLUX.1, FLUX.2, Z-Image, Qwen Image, FIBO, SeedVR2 업스케일링 및 Depth Pro 깊이 추정이 포함되며, 모델별 CLI와 Python API를 제공합니다.
MFLUX는 PyPI를 통해 배포되며 uv로 설치할 수 있습니다. 각 모델의 코드를 참조 구현과 비교해 살펴볼 수 있도록 의도적으로 간결하고 명시적인 구조를 유지합니다.
핵심 기능
- 01CUDA 없이 MLX를 사용해 Apple Silicon에서 이미지 모델을 네이티브로 실행합니다.
- 02FLUX.1, FLUX.2, Z-Image, Qwen Image, FIBO, SeedVR2 및 기타 모델군을 지원합니다.
- 03멀티 LoRA와 LyCORIS LoKr를 포함해 양자화와 LoRA 로드를 지원합니다.
- 04모델별 CLI 명령과 Python API를 제공합니다.
- 05인컨텍스트 편집, 인페인팅, ControlNet, 업스케일링 등의 편집 기능을 포함합니다.
활용 사례
- 프롬프트를 클라우드 서비스에 보내지 않고 Mac에서 로컬로 이미지를 생성합니다.
- 하나의 일관된 도구 체인으로 여러 오픈 이미지 모델을 실험합니다.
- Apple Silicon에서 이미지 모델에 LoRA 어댑터를 적용합니다.
- Mac에서 SeedVR2로 이미지를 업스케일하거나 Depth Pro로 깊이 맵을 추정합니다.
빠른 시작
- 1
README의 링크에서 uv를 설치합니다
- 2
uv tool로 MFLUX를 설치합니다
uv tool install --upgrade mflux - 3
Z-Image Turbo 모델로 첫 이미지를 생성합니다
mflux-generate-z-image-turbo \ --prompt "A puffin standing on a cliff" \ --width 1280 \ --height 500 \ --seed 42 \ --steps 9 \ -q 8
사용 전 알아둘 점
- MLX를 실행하는 Apple Silicon Mac용으로 설계되어 macOS에서만 사용할 수 있습니다.
- 모델은 처음 실행할 때 자동으로 다운로드되며, 시간이 오래 걸리고 디스크 공간을 많이 차지할 수 있습니다.
- Qwen Image 20B와 같은 일부 대형 모델은 실행 속도가 느립니다.
토픽
자주 묻는 질문
- mflux은(는) 무엇인가요?
- Mac에서 로컬로 실행할 수 있도록 최신 이미지 생성 모델(FLUX, Z-Image, Qwen Image 등)을 Apple MLX로 구현한 프로젝트입니다. MFLUX는 Hugging Face Diffusers 및 Transformers 라이브러리에 포함된 최신 생성형 이미지 모델 몇 가지를 Apple의 MLX 프레임워크로 재구현한 Python 프로젝트입니다. 별도의 CUDA 또는 PyTorch GPU 스택 없이 Apple Silicon Mac에서 모델을 로컬로 실행할 수 있으며, 가중치는 처음 사용할 때 자동으로 다운로드됩니다.
- mflux은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- mflux은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- mflux은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. mflux의 마지막 커밋은 2026년 10월 20일입니다.
- mflux은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 프롬프트를 클라우드 서비스에 보내지 않고 Mac에서 로컬로 이미지를 생성합니다. 하나의 일관된 도구 체인으로 여러 오픈 이미지 모델을 실험합니다. Apple Silicon에서 이미지 모델에 LoRA 어댑터를 적용합니다. Mac에서 SeedVR2로 이미지를 업스케일하거나 Depth Pro로 깊이 맵을 추정합니다.
- mflux는 어떻게 설치하나요?
- README의 링크에서 uv를 설치합니다 uv tool로 MFLUX를 설치합니다: uv tool install --upgrade mflux Z-Image Turbo 모델로 첫 이미지를 생성합니다: mflux-generate-z-image-turbo \ --prompt "A puffin standing on a cliff" \ --width 1280 \ --height 500 \ --seed 42 \ --steps 9 \ -q 8
- mflux은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/mflux-community/mflux
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
관련 프로젝트
이미지·비디오·오디오 생성을 위한 사전 학습 diffusion 모델, 노이즈 스케줄러 및 구성 요소를 제공하는 PyTorch 라이브러리입니다.
저VRAM 추론과 학습을 지원하는 이미지·비디오·오디오 생성용 오픈소스 Diffusion 모델 엔진입니다.
웹 UI나 CLI를 통해 소비자용 GPU에서 이미지, 비디오, 오디오 diffusion 모델을 파인튜닝하는 올인원 학습 도구 모음입니다.
Together AI의 FLUX 모델 기반 오픈소스 AI 로고 생성기: 무료로 계정 없이 로고를 만들고 브랜드 키트를 내보낼 수 있습니다.
Stable Diffusion 등 이미지 생성 모델의 학습·생성·유틸리티 스크립트 모음으로, LoRA와 파인튜닝을 지원합니다.