F Lite
Tout ce qu’il faut savoir pour comprendre et utiliser l’IA de Freepik & Fal
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F Lite est un modèle de génération d’images open-source conçu par Freepik et Fal.ai.
Entraîné exclusivement sur des images sous licence, il allie performance, responsabilité éthique et ouverture. Accessible en ligne, par API ou localement, il permet de créer des visuels variés — illustrations, scènes 3D, rendus photoréalistes — à partir de simples descriptions textuelles.
Qu’est-ce que F Lite ?
F Lite est un nouveau modèle de génération d’images open-source conçu par Freepik et Fal.ai. Il permet de produire des visuels à partir de descriptions textuelles, avec une grande variété de styles (photographies, illustrations, cartoon, 3D, etc.).
Il se distingue par une particularité rare dans l’univers IA : l’intégralité de son entraînement repose sur un corpus de 80 millions d’images sous licence, issues des bibliothèques professionnelles de Freepik.
Avec ses 10 milliards de paramètres et son architecture Transformer de diffusion, F Lite combine qualité visuelle, responsabilité éthique et liberté d’usage. Il est publié sous licence OpenRAIL-M, permettant une utilisation commerciale sous conditions.
Pour cette première version, F Lite est partagée en deux variantes différentes :
- F Lite Regular : la variante générale, stable et adaptée à la plupart des styles.
- F Lite Textured : propose des rendus plus riches et plus complexes, mais exige aussi des prompts plus précis.
Qui est derrière F Lite ?
F Lite est le fruit d’une collaboration entre Freepik, l’une des plus grandes bibliothèques de contenus visuels en ligne, et Fal.ai, une startup spécialisée dans les modèles de diffusion et la mise à disposition d’IA via API.
Freepik, historiquement reconnu pour sa banque d'images et de ressources graphiques, est également devenu ces derniers mois un acteur majeur de l’IA créative en acquérant Mystic AI et en proposant ses propres outils de génération d’images et de vidéos, accessibles directement depuis sa plateforme.
Cette initiative commune vise à démontrer qu’il est possible de créer des modèles IA de haute qualité en respectant les droits d’auteur et les principes d’équité des données. L’objectif est clair : proposer un modèle puissant, mais éthique, ouvert et améliorable avec la communauté.
Comment utiliser F Lite ?
F Lite en ligne
F Lite est accessible sans installation via plusieurs plateformes :
- Fal.ai : propose une interface intuitive avec crédits gratuits et une API d’intégration.
- Hugging Face Spaces : démos disponibles pour les versions Regular et Textured.
F Lite en local
Pour les utilisateurs souhaitant un contrôle total ou des intégrations personnalisées, F Lite peut être utilisé localement :
- Via ComfyUI : deux workflows (simple et avancé) sont fournis, compatibles avec les extensions standards.
- Via Python : en utilisant le script de génération fourni dans le dépôt GitHub, ou via une pipeline personnalisée compatible avec Hugging Face Diffusers.
Configuration recommandée : GPU avec 24 Go de VRAM (type 3090, 4090, A100 ou H100).
Images générées avec F Lite
F Lite en détail
Une architecture moderne et efficace
F Lite repose sur un « Diffusion Transformer » (DiT), une architecture qui remplace le U-Net classique par un backbone de type Transformer. Cette approche permet de mieux capturer les relations globales dans l'image, en tenant compte des structures d'ensemble et de la cohérence visuelle sur de longues distances spatiales.
Contrairement aux architectures convolutionnelles utilisées dans des modèles plus anciens comme SDXL, les Transformeurs sont capables d'apprendre des interactions plus complexes entre les différents éléments d'une scène, ce qui se traduit par des images plus structurées et mieux alignées avec le prompt d'origine. Cela est particulièrement utile pour les compositions à plusieurs objets, les arrière-plans détaillés ou les styles narratifs.
Pour guider la génération d’image, F Lite s'appuie sur un encodeur de texte de grande taille, T5-XXL, qui est l'un des modèles de langage les plus puissants disponibles. Plutôt que d'utiliser la sortie finale de ce modèle, F Lite exploite spécifiquement les représentations internes de la 17ème couche sur 24, jugées plus riches sémantiquement. Ces vecteurs intermédiaires sont ensuite injectés dans le Transformeur de diffusion via des mécanismes d’attention croisée, assurant une correspondance fine entre le contenu du prompt et les caractéristiques visuelles produites. Cette combinaison confère au modèle une capacité à suivre les instructions de manière précise, tout en conservant un rendu visuel fluide et détaillé.
Un entraînement 100 % responsable
L’un des aspects les plus remarquables de F Lite réside dans sa démarche d’entraînement volontairement éthique et rigoureuse.
Contrairement à de nombreux modèles génératifs actuels qui s’appuient sur des jeux de données massifs issus du web, souvent opaques et donc sans consentement explicite des auteurs, F Lite a été entièrement entraîné sur 80 millions d’images sous licence, issues exclusivement de la bibliothèque de Freepik. Ce corpus comprend une grande diversité de visuels : photographies, illustrations vectorielles, scènes 3D, graphismes créatifs, etc., tous validés comme "safe for work" et conformes aux droits d’auteur.
Pour parvenir à entraîner un modèle aussi vaste (10 milliards de paramètres), l’équipe de Freepik et Fal.ai a mobilisé une infrastructure de 64 GPU NVIDIA H100 sur une durée d’environ deux mois. Malgré un budget matériel bien inférieur aux géants du secteur, les résultats atteints démontrent la puissance de l’optimisation technique et d’une sélection de données de qualité.
Côté méthode, F Lite combine plusieurs innovations techniques de pointe pour maximiser les performances tout en maintenant une empreinte mémoire raisonnable. On retrouve notamment la « µ-paramétrisation », une variante du schéma de prédiction dans les modèles de diffusion, qui améliore la stabilité de l’apprentissage ; le dropout séquentiel, qui masque aléatoirement certains mots dans les prompts durant l’entraînement pour favoriser la robustesse ; des register tokens apprenables, qui agissent comme mémoire contextuelle ; et l’intégration d’un VAE haut de gamme (Flux Schnell) pour décoder les images avec précision.
Enfin, F Lite a également bénéficié d’un affinement à l’aide de techniques d’optimisation inspirées du renforcement, telles que GRPO, permettant d’augmenter la diversité et la qualité esthétique des images générées. Tous ces choix témoignent d’une approche soignée et ambitieuse, démontrant qu’un entraînement responsable peut tout à fait rivaliser avec les standards les plus élevés du marché.
Performances et limites
F Lite brille tout particulièrement lorsqu’il est utilisé pour des tâches créatives nécessitant des styles visuels expressifs ou stylisés.
Il donne d’excellents résultats sur les illustrations graphiques, les styles vectoriels, ainsi que sur les rendus de type cartoon ou 3D stylisée. Ces performances s’expliquent par la forte présence de ce type d’images dans le jeu de données d’entraînement fourni par Freepik.
De plus, le modèle excelle dans l’interprétation des prompts longs et détaillés, où chaque élément textuel peut influencer le rendu final de manière nuancée. Les utilisateurs rapportent une bonne maîtrise de la composition visuelle, avec des images globalement cohérentes, équilibrées et fidèles à la description.
Cependant, comme tout modèle, F Lite présente certaines limites.
Il rencontre encore énormément de difficultés à générer du texte lisible à l’intérieur des images, par exemple pour des panneaux, des affiches ou des objets annotés. Un défi résolu par certains modèles privée de dernière génération comme Recraft V3 ou Reve AI mais auquel se heurte encore d’autres grands noms comme Midjourney.
Par ailleurs, les prompts trop courts ou vagues peuvent conduire à des résultats décevants ou peu contrôlables, le modèle peinant à deviner l’intention de l’utilisateur.
L’un des points faibles les plus fréquemment rapportés concerne la représentation du corps humain, notamment l’anatomie fine et les mains. Bien que F Lite s’en sorte correctement sur des silhouettes stylisées ou simplifiées, les rendus réalistes impliquant des doigts, des visages détaillés ou des postures complexes peuvent encore comporter des erreurs visibles (doigts en trop ou mal positionnés, proportions erronées, etc.).
Ce type de difficulté rappelle les limites observées dans d’autres modèles comme Stable Diffusion 3, qui était une vraie catastrophe dans ce domaine malgré des avancées globales.
Enfin, les scènes très complexes, telles que les compositions photoréalistes avec plusieurs personnages, des interactions précises ou une perspective détaillée, peuvent parfois manquer de précision ou de finesse, notamment en très haute résolution.
Il est donc conseillé d’adapter son prompt au type de résultat souhaité, de tester les deux variantes du modèle (Regular ou Textured), et d’expérimenter plusieurs formulations pour obtenir le meilleur rendu.
Licence et disponibilité
F Lite est diffusé sous licence OpenRAIL-M, permettant une utilisation commerciale, sous réserve de ne pas enfreindre certaines limites éthiques (contenus illégaux, haineux, etc.). Les fichiers du modèle peuvent donc être librement téléchargés sur le dépôt Github du projet ainsi que sur sa page Hungging Face.
Freepik et Fal.ai encouragent également la communauté à contribuer via fine-tuning, extensions, quantisation ou intégrations.
Perspectives et avenir du projet
Le lancement de F Lite n'est que la première étape d’un projet bien plus vaste porté par Freepik et Fal.ai. Les deux partenaires ont exprimé leur intention de continuer à développer ce modèle dans une logique ouverte et collaborative. Une feuille de route est déjà esquissée, avec plusieurs axes d'évolution : l'amélioration de la qualité des générations photoréalistes, le renforcement de la gestion des éléments complexes comme l'anatomie humaine ou le texte intégré, et la création d’outils facilitant la personnalisation du modèle par la communauté.
L’une des avancées les plus attendues est l’arrivée d’une version « micro » de F Lite, conçue pour fonctionner sur des machines dotées de GPU plus modestes. Ce projet vise à démocratiser davantage l’accès à l’IA générative, en permettant aux artistes, designers et développeurs indépendants d’exploiter toute la puissance du modèle sans dépendre d’une infrastructure cloud coûteuse.
Freepik, qui a récemment étoffé son offre IA avec des générateurs d’images et de vidéos intégrés à sa plateforme, voit en F Lite un pilier stratégique de son écosystème créatif. Quant à Fal.ai, l’intégration de F Lite dans son infrastructure cloud ouvre la voie à des usages variés — API, automatisation, services créatifs embarqués — et renforce son positionnement sur le marché des outils IA open-source à haute performance.
À travers cette collaboration, les deux acteurs entendent poser les bases d’une nouvelle génération de modèles IA : plus éthiques, plus transparents, et ancrés dans une dynamique communautaire durable.
