Flux Gym：低显存训练FLUX LoRA的简易UI

综合介绍

Flux Gym是一个简易的网页用户界面，用于训练FLUX LoRA，支持低显存（12GB/16GB/20GB）。前端基于AI-Toolkit的Gradio UI，后端由Kohya Scripts提供支持。Flux Gym结合了AI-Toolkit WebUI的简易性和Kohya Scripts的灵活性，适用于多种显存配置，并支持Docker和自动下载模型功能。

功能列表

• 支持12GB、16GB、20GB显存
• Docker支持，自动下载模型
• 支持自定义基础模型
• 自动生成样本图像
• 发布到Huggingface
• 高级功能选项（隐藏）

使用帮助

安装流程

一键安装

1. 使用Pinokio一键启动器自动安装并启动所有内容：Pinokio一键启动器

手动安装

1. 克隆Fluxgym和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. 激活虚拟环境：
   • Windows:

     python -m venv env
     env\Scripts\activate
     

   • Linux:

     python -m venv env
     source env/bin/activate
     

3. 安装依赖：

   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. 启动应用：

   python app.py
   

Docker安装

1. 克隆Fluxgym和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. 构建镜像并运行：

   docker compose up -d --build
   

3. 打开浏览器并访问：http://localhost:7860

功能操作流程

1. 输入LoRA信息。
2. 上传图像并添加标签（使用触发词）。
3. 点击“开始”按钮。

样本图像配置

默认情况下，Fluxgym在训练期间不会生成样本图像。可以配置Fluxgym在每N步生成样本图像：

• 样本图像提示：这些提示将用于在训练期间自动生成图像。
• 样本图像每N步：例如，若“预期训练步数”为960，“样本图像每N步”为100，则图像将在第100、200、300步生成。

高级样本图像

使用内置的Kohya sd-scripts语法，可以完全控制训练阶段生成的样本图像：

• 触发词：例如，hrld person。
• 高级标志：例如，--d 标志指定种子，--w 指定图像宽度，--h 指定图像高度等。

发布到Huggingface

1. 获取Huggingface Token：Huggingface Token
2. 输入Token并点击“登录”。
3. 选择训练好的LoRA，编辑名称并发布到Huggingface。

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