【FLUX微调+风格训练】从零免费训练自定义图像风格

原创 已于 2025-02-21 18:33:12 修改 · 518 阅读 · 10 ·
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#lora训练 #modelscope #风格训练 #文生图 #stable diffusion #FLUX

于 2025-02-20 18:38:27 首次发布
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搭载硬件加速功能的 Apple Silicon 上的 Flux + ComfyUI
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根据我的经验，Comfy Core SamplerCustomAdvanced 节点与 Flux.1 一起使用时会表现出不一致的行为。避免使用 SamplerCustomAdvanced 节点，它慢 25%Civitai Flux.1 快速入门指南将此节点用作其Flux GGUF text2img 工作流程（2024 年 9 月）的一部分。在该工作流程中，它被重命名为“图像预览”。
如何使用AI Toolkit在自定义数据上训练FLUX LoRA模型
最新发布
2501_90323865的博客
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FLUX.1确实是向前迈出的重要一步，我们个人在各种艺术任务中都离不开它。它正迅速取代其他图像生成器，这是有充分理由的。本教程展示了如何使用云端GPU为FLUX.1微调LoRA模型，希望读者通过本文介绍的技术，了解如何训练自定义LoRAs。期待未来能为大家带来更多关于FLUX.1的博客文章！
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训练lora
Controlnet作者新作IC-light V2：基于FLUX训练，支持处理风格化图像，细节远高于SD1.5
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目前最强的文生图模型？！FLUX完全解读！附体验地址
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flux文生图 选择单词的方式进行生成图像
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Flux—lora训练
qq_65688364的博客
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三步训练一个Flux的Lora模型
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12G显存也能炼Flux LoRA模型？没错！只需3步速成，轻松训练LoRA模型！兄弟们！AI绘画领域又迎来一波革命！Flux LoRA模型训练工具横空出世，这次只需要 12G显存 就能轻松上手，享受炼模型的快感！门槛降低，效率提升，模型训练从未如此简单！快来体验吧！没错！就是这样一个简单到爆的傻瓜式训练工具，彻底告别繁琐的配置和复杂操作。只需3个简单步骤，就能轻松炼制出你的专属LoRA模型，真正做到高效又轻松！Fluxgym：低显存用户的福音！
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shadow：这是一篇RunDiffusion发布的训练Wonderman的Lora经验总结，花了100个小时做了个验证，成功在Flux中训练了一个原本不存在的概念，训练的Lora表现非常出色。我们可以重点关注优化训练数据集所提到的方法。接下来一起看下作者的经验总结：Wonderman - By RunDiffusion.comProof of Concept Goals概念验证目标对于这个概念验...
终于不用为GPU算力发愁了，FLUX LoRA训练一键启动！(附模型）
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今天和大家介绍一款由墨幽团队推出的基于Flux训练的大模型：**墨幽随拍-F.1。**这是主要将大风格固化为日常随拍风格的模型，该模型完全区别于一众精修质感的摄影模型，更追求日常生活中的常见照片质感，具有一种十分朴素的真实感，非常适合自媒体和朋友圈选手。目前的版本是V1.0，作者在官网说明该版本作为初版使用的训练集数量较少，因此其局部稳定性（如手）和多样性还有待提升，敬请期待扩充训练集后的下一版本。（需要的同学可自行扫描获取）
flux 微调
04-02
### 微调 Flux 框架的方法 Flux 是 Julia 编程语言中的一个深度学习框架，它提供了灵活且高效的工具来构建和训练神经网络模型。以下是关于如何微调 Flux 模型的一些常见方法和技术： #### 1. 加载预训练模型 加载预训练权重是微调的关键部分之一。可以通过 `Flux.loadparams!` 函数将保存的参数加载到现有模型结构中[^1]。 ```julia using Flux # 定义模型架构 model = Chain( Dense(784, 128, relu), Dense(128, 10), softmax ) # 假设 pretrain_params.jld2 文件包含了预训练好的参数 pretrained_weights = load("pretrain_params.jld2")["weights"] Flux.loadparams!(model, pretrained_weights) ``` #### 2. 冻结特定层 为了防止某些层在新数据集上被更新，可以冻结这些层的梯度计算。这通常用于保留基础特征提取器的能力[^2]。 ```julia for p in params(model.layers[1]) p.grad .= 0f0 # 将该层的所有参数梯度设置为零 end ``` #### 3. 调整最后一层 对于分类任务，在迁移学习场景下，经常需要调整最后几层以适应新的类别数量。例如修改全连接层输出维度匹配目标类别的数目[^3]。 ```julia new_output_size = 5 # 新的数据集中有五个类别 model[end] = Dense(size(model[end].W,1), new_output_size) |> softmax ``` #### 4. 使用自定义优化器 选择合适的优化算法有助于加速收敛过程并提高性能。Adam 和 RMSProp 是两种常用的自适应学习率优化器[^4]。 ```julia opt = ADAM() loss(x, y) = crossentropy(model(x), y) evalcb() = @show(loss(data_x, data_y)) Flux.train!(loss, params(model), dataset, opt, cb=evalcb()) ``` #### 5. 数据增强技术 应用适当的数据增广策略能够增加样本多样性从而改善泛化能力。比如图像旋转、缩放和平移等操作都可以通过其他库实现后再输入给 Flux 进行处理[^5]。 ```julia augmented_data = map(eachindex(train_images)) do i img = train_images[i] label = train_labels[i] # 随机水平翻转图片 flipped_img = rand([img, reverse(img,dims=2)]) (flipped_img,label) end; ```
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