- ae.safetensors es el archivo de pesos del VAE (codificador automático variacional) que se incluye con los modelos de imágenes FLUX.1 de Black Forest Labs. Decodifica los latentes de FLUX en píxeles RGB y codifica imágenes de vuelta a latentes para tareas img2img.
- Descárguelo desde el repositorio oficial safetensors" rel="noopener" target="_blank">black-forest-labs/FLUX.1-schnell o FLUX.1-dev en Hugging Face. El archivo tiene aproximadamente 335 MB.
- En ComfyUI, colóquelo en
ComfyUI/models/vae/y cárguelo con el nodo Load VAE En Forge/A1111, colóquelo enmodels/VAE/. - El mismo
ae.safetensorsfunciona para FLUX.1-dev, FLUX.1-schnell y la mayoría de los ajustes finos de FLUX: no necesita un VAE distinto por cada punto de control.
ae.safetensors es el archivo de pesos del codificador automático (VAE) que se distribuye junto con los modelos de difusión FLUX.1 de Black Forest Labs. FLUX genera imágenes en un espacio latente comprimido; ae.safetensors es el decodificador que convierte esos latentes en píxeles visibles (y también el codificador utilizado para las tareas de imagen a imagen y retoque). Sin él, ComfyUI, Forge, SwarmUI o diffusers no pueden renderizar una imagen final a partir de un punto de control FLUX.
El archivo está almacenado en formato safetensors safetensors —un contenedor exclusivo de tensores, mapeable en memoria, que no puede ejecutar código Python arbitrario al cargarse, a diferencia de los archivos .ckpt basados en pickle. Por eso, casi todos los lanzamientos modernos de modelos distribuyen sus pesos como .safetensors.
¿Qué contiene exactamente ae.safetensors?
FLUX.1 es un transformador basado en flujos rectificados que opera sobre latentes de 16 canales a una resolución espacial de 1/8. El archivo ae.safetensors contiene únicamente los pesos del VAE —ningún transformador ni codificadores de texto. Especificaciones aproximadas:
| Propiedad | Valor |
|---|---|
| Tamaño del archivo | ~335 MB (fp16) |
| Canales latentes | 16 |
| Compresión espacial | 8× (una imagen de 1024×1024 → latente de 128×128×16) |
| Formato | safetensors (solo tensores, sin pickle) |
| Puntos de control compatibles | FLUX.1-dev, FLUX.1-schnell, FLUX.1-pro (API), la mayoría de los ajustes finos y LoRAs de FLUX |
| Licencia | Uso no comercial para el VAE de FLUX.1-dev; licencia Apache-2.0 para el VAE de FLUX.1-schnell |
El VAE de FLUX no es el mismo archivo que los VAE de SD 1.5 o SDXL. Su espacio latente de 16 canales es incompatible con esos modelos: no los intercambie.
Dónde descargar ae.safetensors
Obténgalo desde los repositorios oficiales de Black Forest Labs en Hugging Face. Ambos archivos comparten la misma arquitectura; el repositorio schnell tiene licencia Apache-2.0 y se puede redistribuir libremente, razón por la cual la mayoría de los paquetes de terceros hacen referencia a él.
- black-forest-labs/FLUX.1-schnell → ae.safetensors (Apache-2.0)
- black-forest-labs/FLUX.1-dev → ae.safetensors (Licencia no comercial para FLUX.1-dev; requiere aceptar la restricción de acceso)
Descarga desde línea de comandos con la CLI de Hugging Face:
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli login # solo necesario para FLUX.1-dev con restricción de acceso
huggingface-cli download black-forest-labs/FLUX.1-schnell ae.safetensors --local-dir .Verifique el hash SHA-256 frente al mostrado en la página de Hugging Face del archivo antes de usarlo.
Instalación de ae.safetensors según la herramienta utilizada
ComfyUI (Windows, macOS, Linux)
ComfyUI es la interfaz de usuario de referencia para FLUX. Coloque el archivo en la carpeta VAE:
# Linux / macOS
mv ae.safetensors ~/ComfyUI/models/vae/
# Windows (PowerShell)
Move-Item .\ae.safetensors $HOME\ComfyUI\models\vae\En el grafo, agregue un nodo Load VAE y seleccione ae.safetensors desde el menú desplegable, luego conecte su salida VAE salida en la decodificación VAE nodo anterior al nodo Guardar imagen Si está utilizando el punto de control FLUX todo-en-uno (pesos + VAE + codificadores de texto en un solo archivo) de Comfy-Org, no necesita ae.safetensors por separado: la VAE ya está integrada.
Forge / Automatic1111 / reForge
Coloque el archivo en stable-diffusion-webui-forge/models/VAE/ (Forge lo detecta automáticamente). En la interfaz de usuario de Forge, configure el modo IU en flux, y luego, en el selector de VAE / Codificador de texto en la parte superior, seleccione ae.safetensors junto con los codificadores CLIP-L y T5-XXL. Automatic1111 estándar no admite oficialmente FLUX; use Forge en su lugar.
SwarmUI / StableSwarmUI
Coloque el archivo en Models/VAE/Swarm detecta automáticamente los puntos de control FLUX y seleccionará ae.safetensors automáticamente si es la única VAE compatible con FLUX disponible.
diffusers (Python)
Si está cargando el repositorio completo de FLUX desde Hugging Face, la VAE ya está incluida y no debe manipularla ae.safetensors directamente. Para cargar una VAE independiente ae.safetensors:
from diffusers import AutoencoderKL, FluxPipeline
import torch
vae = AutoencoderKL.from_single_file(
"ae.safetensors", torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
"black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
vae=vae,
torch_dtype=torch.bfloat16,
).to("cuda")Consulte la documentación actual de la tubería FLUX de diffusers — el nombre exacto de la clase de la VAE de FLUX ha cambiado entre versiones de diffusers, por lo que fije su versión.
Notas sobre VRAM y rendimiento
La propia VAE es muy ligera (~335 MB en fp16, ~168 MB en fp8); no es lo que hace pesado a FLUX. El transformador es el principal consumidor de recursos: FLUX.1-dev ocupa ~23 GB en bf16 y ~12 GB en fp8. En una tarjeta de 24 GB (RTX 3090/4090) puede ejecutar FLUX manteniendo la VAE en la GPU; en tarjetas de 12 GB normalmente descarga la VAE a la CPU entre llamadas de decodificación.
Para tener una idea general del consumo de memoria GPU de los puntos de control de difusión y de modelos de lenguaje (LLM), utilice calculadora de VRAM de Convly y la mejores GPUs para modelos locales guía.
Decodificación a alta resolución
La VAE de FLUX alcanza su pico de uso de VRAM durante la decodificación, proporcionalmente a la resolución de salida. Una decodificación de 2048×2048 multiplica aproximadamente por cuatro el pico de uso respecto a una de 1024×1024. Si experimenta un error de memoria insuficiente (OOM) únicamente en el paso final de decodificación, active la VAE en mosaico (tiled VAE):
- ComfyUI: reemplace decodificación VAE con Decodificación VAE (en mosaico).
- diffusers:
pipe.vae.enable_tiling()antes de la inferencia. - Forge: active la casilla VAE en mosaico en el panel de configuración.
Errores comunes con ae.safetensors
| Error | Causa | Corregir |
|---|---|---|
Error al deserializar el encabezado: HeaderTooLarge |
Descarga truncada | Vuelva a descargar el archivo y verifique su suma de comprobación SHA-256 |
| Imagen de salida negra o verde | VAE incorrecta (se cargó la VAE de SDXL para FLUX) | Confirme que se ha seleccionado ae.safetensors y no sdxl_vae.safetensors |
Clave(s) ausente(s) en state_dict |
Cargando la VAE de FLUX en una tubería de SD 1.5/SDXL | Usa FluxPipeline/AutoencoderKL.from_single_filemodel-index StableDiffusionPipeline |
| El archivo tiene 335 MB pero se rechaza como inválido | Se descargó una página HTML de acceso en lugar del archivo | Acepte la licencia en la página del modelo o utilice huggingface-cli con un token |
ae.safetensors frente al punto de control FLUX todo-en-uno
Verá dos estilos de distribución en Hugging Face y Civitai:
- Archivos divididos (estructura oficial de BFL):
flux1-dev.safetensors(transformer) +ae.safetensors(VAE) +clip_l.safetensors+t5xxl_fp16.safetensors. Preferido para diffusers, gráficos avanzados de ComfyUI y ajuste fino: puede sustituir el transformer sin tener que volver a descargar los 20 GB de codificadores de texto. - Todo-en-uno (reempaquetado por Comfy-Org, p. ej.
flux1-dev-fp8.safetensors): todos los componentes integrados en un solo archivo. Más sencillo para flujos de trabajo de ComfyUI con un solo clic; no necesitaae.safetensorscomo archivo independiente.
Dónde encaja FLUX en el panorama general de modelos
FLUX es un modelo local de imágenes autoalojado. Si está eligiendo entre ejecutarlo en su propia GPU o llamar a una API alojada de imágenes o video — Sora 2, Veo 3.1, Kling 2.5, Wan 2.5 — la compensación es un costo fijo de hardware frente a una facturación por segundo. Consulte la calculadora de punto de equilibrio entre alojamiento local y uso de API para estimar el punto de equilibrio y la base de datos de modelos Convly para conocer los precios actuales de las APIs entre distintos proveedores.
Para modelos de texto, divisiones de archivos similares al VAE no se aplican: los LLM incluyen únicamente los pesos del transformer. Si también ejecuta LLM locales junto con FLUX, herramientas como Ollama y LM Studio gestionan los modelos del mismo modo en que ComfyUI gestiona los activos de difusión.
Preguntas frecuentes
¿Es el mismo archivo ae.safetensors para FLUX.1-dev y FLUX.1-schnell?
Sí: la arquitectura y los pesos del VAE son idénticos entre FLUX.1-dev y FLUX.1-schnell. Ambos repositorios incluyen el mismo ae.safetensors, únicamente bajo licencias distintas (schnell usa Apache-2.0, mientras que dev es de uso no comercial). Puede usar cualquiera de ambas versiones indistintamente.
¿Puedo usar el VAE de SDXL con FLUX para ahorrar VRAM?
No. FLUX utiliza un espacio latente de 16 canales; SDXL emplea 4 canales. Cargar el VAE de SDXL sobre latentes de FLUX produce imágenes de color sólido o ruido, y diffusers normalmente generará un error por incoherencia de forma. Use ae.safetensors.
¿Es seguro descargar ae.safetensors de terceros?
El formato safetensors en sí no puede ejecutar código al cargarse, por lo que un archivo corrupto o malicioso no puede comprometer su equipo como podría hacerlo un archivo pickle .ckpt . No obstante, un VAE manipulado podría generar imágenes de menor calidad. Prefiera los repositorios oficiales de Black Forest Labs y verifique el hash SHA-256.
¿Necesito ae.safetensors si solo uso FLUX mediante una API?
No. Las APIs alojadas (Replicate, fal.ai, la propia API de BFL, Together) ejecutan todo el flujo de trabajo en el servidor. Solo necesita ae.safetensors al ejecutar FLUX localmente en ComfyUI, Forge, SwarmUI o diffusers.
¿Por qué se llama «ae» y no «vae»?
La nomenclatura interna de Black Forest Labs utiliza «ae» (autoencoder) en lugar de la etiqueta más común «vae» del ecosistema Stable Diffusion. Funcionalmente desempeña el mismo papel: codificar píxeles en latentes y decodificar latentes de vuelta a píxeles. Técnicamente, el autoencoder de FLUX se aproxima más a un AE simple regularizado mediante KL que al VAE de SD 1.5, pero todas las interfaces de usuario lo tratan como un VAE.
¿Puedo ajustar finamente ae.safetensors?
Puede hacerlo, pero casi nunca merece la pena. El VAE se entrenó con miles de millones de imágenes y su ajuste fino suele deteriorar la alineación del transformer con el espacio latente, reduciendo la calidad. Los ajustes finos comunitarios de FLUX y los LoRAs modifican únicamente el transformer y reutilizan el ae.safetensors.