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前言

得益于开源社区的力量,在各位大佬的努力下,现在16G VRAM的家用电脑也可以训练FLUX的LoRA了 👏。
今天我使用fluxgym这个方法,训练LoRA,并记录过程。

篇幅有限,这里就不一一展示了,有需要的朋友可以点击下方的链接进行领取!

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fluxgym

cocktail peanut 整合开发的一个易用的前端LoRA训练web应用,其背后也是使用Kohya Scripts。有两大优点:

  • 显著降低显存占用。支持12GB、16GB、20GB显卡;
  • 超级简单的用户界面和流程;

但目前仅支持NV的卡,项目地址:https://github.com/cocktailpeanut/fluxgym

得益于其优秀的易用性,X上越来越多的推友,都用这个应用来训练LoRA。

安装fluxgym

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克隆项目

首先克隆 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

您的文件夹结构将如下所示:

/fluxgym`  `app.py`  `requirements.txt`  `/sd-scripts

创建conda环境

官方使用的是venv虚拟环境,我这里就直接使用conda环境来安装了。

conda create -n fluxgym python=3.10
  

激活环境

conda activate fluxgym
  

进入sd-scripts,并安装依赖

cd sd-scripts``pip install -r requirements.txt

然后回到根目录,在安装依赖:

cd ..``pip install -r requirements.txt

最后,安装 pytorch Nightly:

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121
  

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下载模型

其实跟fp16的FLUX模型组一样的,如果已经下载过,直接复制相关模型文件到相关目录即可。

首先,在foder下下载以下模型models/clip

  • https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true

  • https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true

其次,下载文件夹下的以下模型models/vae

  • https://huggingface.co/cocktailpeanut/xulf-dev/resolve/main/ae.sft?download=true

最后下载models/unet文件夹下的以下模型:

  • https://huggingface.co/cocktailpeanut/xulf-dev/resolve/main/flux1-dev.sft?download=true

结果文件结构如下:

/models`  `/clip`    `clip_l.safetensors`    `t5xxl_fp16.safetensors`  `/unet`    `flux1-dev.sft`  `/vae`    `ae.sft``/sd-scripts``/outputs``/env``app.py``requirements.txt``...

运行

返回根fluxgym文件夹,激活 caonda环境,运行:

python app.py  

训练过程

准备数据集

这次的目标是训练一个等距视角的室内模型icon。获取素材的过程,大家可以使用Midjourney,质量可控,方便快捷~😂

生成10到20张图就可以作为素材输入了。

将图片一一下载好,名字没关系,fluxgym后续可以处理。

尺寸就使用Midjourney生成的1024x1024吧,其实可以放大后再保存,这样训练出来的模型,质量更好。
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训练信息

这里制作简单演示哈~。按照图片所示,输入基础的训练参数,其他先默认吧:

  1. LoRA名称

  2. 触发词

  3. 上传图片素材

  4. 使用Florence反推打标。这个真的好用,免去了打标的步骤

值得一提的是,Florence打标必须点赞,又方便又好~👍

使用打标时,需要另外下载模型,这里需要等待一段时间。

反推得还是很准确的。

开始训练

一切就绪后,就可以点击开始训练了。

耐心等待中 ☕️

显存去到了接近20GB

最终用时36分钟。

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LoRA效果

训练好的LoRA模型就在根目录的output文件夹中。时间关系,我就不做xy图了,直接用最后产出的LoRA看看效果。

加上LoRA后,元素和细节更加明显了。使用同样的提示语,右图为加上LoRA的效果。

3d isometric interiors, a living room with a blue background, featuring a sofa with cushions, a table with various objects on it, a chair, a monitor, keyboard, mouse, lamp, and other items on the table, houseplants, windows with curtains, and toys scattered on the floor.
  

更多输出如下:

写在最后

还是那句话,因为开源,所以生气蓬勃! 可以说,这是我目前遇到的最易用的LoRA训练流程,大家赶紧用起来吧~。

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http://www.dt0577.cn/news/54249.html

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