Flux Gym: interface de usuário fácil para treinar o FLUX LoRA com pouca memória gráfica

Introdução geral

Fluxo O Gym é uma interface de usuário da Web fácil para treinar o FLUX LoRA com suporte para baixa memória gráfica (12 GB/16 GB/20 GB). O front-end é baseado na UI Gradio do AI-Toolkit e o back-end é alimentado pelo Kohya Scripts. O Flux Gym combina a simplicidade da WebUI do AI-Toolkit com a flexibilidade do Kohya Scripts para uma ampla gama de configurações de memória gráfica e oferece suporte ao Docker e aos recursos de download automático de modelos.

Lista de funções

• Suporta 12 GB, 16 GB e 20 GB de memória de vídeo
• Suporte ao Docker, download automático de modelos
• Suporte para modelos básicos personalizados
• Geração automática de imagens de amostra
• Publicado em Huggingface
• Opções avançadas de função (ocultas)

Usando a Ajuda

Processo de instalação

instalação com um clique

1. fazer uso dePinokio - iniciador com um cliqueInstala e inicia tudo automaticamente: Pinokio One-Click Launcher

instalação manual

1. Clone Fluxgym e 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. Ativar o ambiente virtual:
   • Windows.

     python -m venv env
     env\Scripts\activate
     

   • Linux.

     python -m venv env
     source env/bin/activate
     

3. Instale a dependência:

   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. Inicie o aplicativo:

   python app.py
   

Instalação do Docker

1. Clone Fluxgym e 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. Crie a imagem e execute-a:

   docker compose up -d --build
   

3. Abra seu navegador e acesse: http://localhost:7860

Função Fluxo de operação

1. Digite as informações do LoRA.
2. Faça upload de imagens e adicione tags (usando palavras-chave).
3. Clique no botão "Start" (Iniciar).

Configuração de imagem de amostra

Por padrão, o Fluxgym não gera imagens de amostra durante o treinamento. Você pode configurar o Fluxgym para gerar imagens de amostra a cada N etapas:

• Dicas de imagem de amostra: essas dicas serão usadas para gerar imagens automaticamente durante o treinamento.
• Imagens de amostra por N etapas: Por exemplo, se "Etapas de treinamento esperadas" for 960 e "Imagens de amostra por N etapas" for 100, as imagens serão geradas nas 100ª, 200ª e 300ª etapas.

Imagens de amostra avançadas

Usando a sintaxe integrada do Kohya sd-scripts, é possível ter controle total sobre as imagens de amostra geradas durante a fase de treinamento:

• Palavras de gatilho: por exemplo, pessoa idosa.
• Sinalizadores avançados: por exemplo, o sinalizador --d especifica a semente, --w especifica a largura da imagem, --h especifica a altura da imagem etc.

Publicado em Huggingface

1. Obtenha o token Huggingface:Token de cara de abraço
2. Digite seu token e clique em "Login".
3. Selecione o LoRA treinado, edite o nome e publique-o no Huggingface.

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