Flux Gym: einfache Benutzeroberfläche für das Training von FLUX LoRA mit geringem Grafikspeicher

Allgemeine Einführung

Flux Gym ist eine einfache Web-UI für das Training von FLUX LoRA mit Unterstützung für niedrigen Grafikspeicher (12GB/16GB/20GB). Flux Gym kombiniert die Einfachheit der AI-Toolkit WebUI mit der Flexibilität von Kohya Scripts für eine breite Palette von Grafikspeicherkonfigurationen und unterstützt Docker und automatische Modelldownload-Funktionen.

Funktionsliste

• Unterstützt 12GB, 16GB, 20GB Videospeicher
• Docker-Unterstützung, automatischer Modell-Download
• Unterstützung für benutzerdefinierte Basismodelle
• Automatische Erstellung von Beispielbildern
• Geschrieben an Huggingface
• Erweiterte Funktionsoptionen (ausgeblendet)

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

Ein-Klick-Installation

1. ausnutzenPinokio Ein-Klick-StarterInstalliert und startet alles automatisch: Pinokio One-Click Launcher

manuelle Installation

1. Klonen Sie Fluxgym und kohya-ss/sd-scripts:

   git clone https://github.com/cocktailpeanut/fluxgym
   cd fluxgym
   git clone -b sd3 https://github.com/kohya-ss/sd-scripts
   

2. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:
   • Fenster.

     python -m venv env
     env\Scripts\activate
     

   • Linux.

     python -m venv env
     source env/bin/activate
     

3. Installieren Sie die Abhängigkeit:

   cd sd-scripts
   pip install -r requirements.txt
   cd ..
   pip install -r requirements.txt
   pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   

4. Starten Sie die Anwendung:

   python app.py
   

Docker-Installation

1. Klonen Sie Fluxgym und kohya-ss/sd-scripts:

   git clone https://github.com/cocktailpeanut/fluxgym
   cd fluxgym
   git clone -b sd3 https://github.com/kohya-ss/sd-scripts
   

2. Erstellen Sie das Image und führen Sie es aus:

   docker compose up -d --build
   

3. Öffnen Sie Ihren Browser und besuchen Sie: http://localhost:7860

Funktion Betriebsablauf

1. Geben Sie die LoRA-Informationen ein.
2. Laden Sie Bilder hoch und fügen Sie Tags (mit Auslösewörtern) hinzu.
3. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Start".

Beispiel für eine Bildkonfiguration

Standardmäßig erzeugt Fluxgym während des Trainings keine Beispielbilder. Sie können Fluxgym so konfigurieren, dass nach jeweils N Schritten Beispielbilder erzeugt werden:

• Beispielbild-Cues: Diese Cues werden verwendet, um während des Trainings automatisch Bilder zu erzeugen.
• Beispielbilder pro N Schritte: Wenn zum Beispiel die "Erwarteten Trainingsschritte" 960 und die "Beispielbilder pro N Schritte" 100 sind, werden die Bilder beim 100sten, 200sten und 300sten Schritt erzeugt.

Erweiterte Beispielbilder

Mit der eingebauten Kohya sd-scripts Syntax ist es möglich, die während der Trainingsphase erzeugten Beispielbilder vollständig zu kontrollieren:

• Auslösende Wörter: z. B. "ältere Person".
• Erweiterte Flaggen: Die Flagge --d gibt z. B. den Seed an, --w gibt die Bildbreite an, --h die Bildhöhe und so weiter.

Geschrieben an Huggingface

1. Umarmungsgesicht-Token erhalten:Umarmungsgesicht Token
2. Geben Sie Ihren Token ein und klicken Sie auf "Anmelden".
3. Wählen Sie den trainierten LoRA aus, bearbeiten Sie den Namen und veröffentlichen Sie ihn in Huggingface.