FLUX 3 这次最值钱的是 Self-Flow 这套训练方法，最让人不爽的是开源权重又没影。
产品面先交代：昨天发布，一个底座同时管图像、视频、音频，视频带原生同步音轨，最长20秒，目前早期访问，要排队。
Self-Flow 的路子是训练时给同一张图的不同区块喂不同强度的噪声，比较干净的区块就得负责把噪声大的区块重建出来。模型为了完成这个重建，只能去学图里各部分之间的关系，表征学习就这么直接长在 flow matching 的目标里。以前想要这种效果，通常得额外挂一个对比或者掩码的头，多一套损失、多一份调参，它把这一步省掉了，这是最漂亮的地方。
可惜公开的 checkpoint 只是 256×256 ImageNet 上的研究模型，跟 production 的 FLUX 3 不是一回事。线上那个的参数、架构、license 一个都没披露，研究模型效果再好，也推不出旗舰版的底细。
开源这块更扎眼。当年靠开源起家，这回旗舰直接锁早期访问，Dev 版只说未来几周几个月再放，日期都不给。对本地玩家来说，就是方法看得到，能下载的东西没有。
