Hugging Face Diffusers 0.42.0发布：新增FLUX.3、Fibo 2.0、Kandinsky 6，要求Python 3.11起
Hugging Face的Diffusers库发布 0.42.0 版本，新增Black Forest Labs的FLUX.3 Image Klein、Bria Fibo 2.0、Kandinsky 6、SANA-WM和Baker Lab与NVIDIA的RFD4-Proteína等模型集成，同时调整适配器、硬件支持和模块化管线，并停止支持Python 3.10。
AI解读：Diffusers 0.42.0新增五个模型集成：FLUX.3 Image Klein支持文生图与多参考图编辑，并通过ModularPipeline提供基础与步数蒸馏checkpoint；Bria Fibo 2.0支持结构化JSON提示词生图及最多五张参考图编辑；Kandinsky 6支持文或参考图生成带同步音频的视频，另有超分管线；SANA-WM支持按相机轨迹从起始图生成视频；RFD4-Proteína支持蛋白质序列与全原子结构联合生成。
这次发布把Python最低版本提高到 3.11，安装前需先升级。模块化潜在输出方面，FLUX、Krea 2和LTX-Video改为在核心去噪组中解包潜在表示，自定义工作流需向解码块传入解包后的潜在表示；打包潜在表示的旧回退路径将在 0.47.0 移除。
其他新增包括Qwen-Image 2.1的模块化管线与张量并行、TorchTPU和Intel XPU的张量并行支持、Z-Image与FLUX.2/Klein的LoKr适配器、LTX-2的motion_speed控制、48 kHz音频自编码器KVAE-Audio，以及MagCache对FLUX.2的支持。huggingface_hub的兼容范围改为 >=1.32.0,<3.0。
本版包含若干适配器与管线修复，例如Z-Image在joint_attention_kwargs中遵循LoRA缩放、Qwen-Image对lora_A/lora_B checkpoint应用 .alpha缩放、FlowMatchEulerDiscreteScheduler保留显式时间步，以及InpaintProcessor.preprocess在无掩码时保持三值返回。
Hugging Face的Diffusers库发布 0.42.0 版本，新增FLUX.3 Image Klein、Bria Fibo 2.0、Kandinsky 6、SANA-WM和RFD4-Proteína五个模型集成，并停止支持Python 3.10，要求Python 3.11或更新版本。
发布说明由Diffusers维护者sayakpaul发布在GitHub Releases页面，更新内容还包括Qwen-Image 2.1的模块化管线与张量并行、LoKr适配器、TorchTPU与Intel XPU硬件支持以及多项适配器与管线修复。
新模型集成
FLUX.3 Image Klein来自Black Forest Labs，支持文生图和带一张或多张参考图的编辑。基础和步数蒸馏checkpoint都通过ModularPipeline提供，集成包含提示词上采样器，可将简短请求扩写为详细描述，并支持用边界框指定布局；同时支持单文件transformer加载和BFL FP8r、NVFP4 checkpoint。
Bria Fibo 2.0通过BriaFibo2Pipeline支持从结构化JSON描述生成图像，以及使用最多五张参考图进行编辑。集成包含dev checkpoint和edit-turbo checkpoint，后者以四步运行且不使用无分类器引导（classifier-free guidance）。发布说明还提到包含文生图和图像编辑的LoRA加载与DreamBooth LoRA训练示例。
Kandinsky 6通过Kandinsky6TI2VAPipeline从文本或参考图生成带同步音频的视频，另有Kandinsky6SRPipeline提供视频超分辨率。集成支持Pro和Lite生成checkpoint，包括蒸馏变体，并为蒸馏模型引入PiflowScheduler。
SANA-WM从起始图像、文本提示词和相机轨迹生成视频。用户可以用显式位姿或WASD/IJKL动作字符串控制相机，之后可选地用独立的LTX-2 refiner优化输出。
RFD4-Proteína来自Baker Lab和NVIDIA，将生物分子设计引入Diffusers：它联合生成蛋白质序列和全原子结构，并以结合靶点、基序或配体等分子上下文为条件。集成包含管线、transformer、自编码器、调度器和LoRA加载；模型输入准备和CIF文件写入使用单独的rfd4-proteina-prep包。
兼容性与弃用
Python 3.10支持被移除，安装前需升级到Python 3.11或更新版本。
模块化潜在输出方面，FLUX、Krea 2和LTX-Video现在在各自的核心去噪组中解包潜在表示。自定义工作流应将解包后的潜在表示传给解码块；打包潜在表示的回退路径已弃用，计划在 0.47.0 移除。
huggingface_hub的支持范围改为 >=1.32.0,<3.0。此外，安装低于 0.15 的TorchAO不再导致模型导入失败，但TorchAO量化仍要求 0.15 或更新版本。
其他更新与修复
Qwen-Image 2.1新增模块化管线并支持张量并行。TorchTPU集成覆盖eager执行、torch.compile和张量并行，张量并行同时新增Intel XPU支持。
适配器方面，新增Z-Image与FLUX.2/Klein的LoKr（LyCORIS Kronecker积）适配器加载。LTX-2新增motion_speed，可独立于播放帧率控制位置时间基；发布说明建议在远离默认速度时使用兼容适配器，例如LTX-2.5慢动作控制LoRA。KVAE-Audio的AutoencoderKLKVAEAudio增加 48 kHz音频编解码。MagCache现在支持FLUX.2。
修复包括：Z-Image在joint_attention_kwargs中遵循LoRA缩放，Qwen-Image对lora_A/lora_B checkpoint应用 .alpha缩放，文本编码器正确报告活动适配器；FlowMatchEulerDiscreteScheduler保留显式时间步，Anima文本编码器导出和独立核心去噪得到修复，InpaintProcessor.preprocess在未提供掩码时保持三值返回。