亦菲、热巴...我来了！AI炼丹最简易教程

最新推荐文章于 2025-09-05 01:46:07 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-05 01:46:07 发布 · 2.3k 阅读

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#人工智能 #stable diffusion #人工智能作画 #AIGC #AI作画 #AI #sd

经常用AI绘画的朋友一定知道LoRA（Low-Rank Adaptation），绘画时用它对大模型进行微调，能达到事半功倍的效果。

比如下面的视频，就是用某明星的LoRA生图，再以图生视频而成：

怎么才能训练自己的LoRA呢？

以往这项工作对硬件要求较高，过程相对繁琐，而最近一款名为Flux Gym的工具，可以方便地为当前最强的Flux模型训练LoRA：

尤其是：显存最低只需12GB，门槛降低不少！

一、安装Flux Gym

要本地部署Flux Gym，首先请保证电脑已安装了Python、Git等必要软件，并保持网络畅通。

打开你想安装Flux Gym的硬盘目录，比如图中想放在H盘根目录：

在这里输入cmd并回车，会跳出命令行窗口，接下来的操作均在该窗口进行：

依次输入并执行下面的命令：

git clone https://github.com/cocktailpeanut/fluxgym

cd fluxgym

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

python -m venv env

env\Scripts\activate

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/nightly/cu121

二、安装Flux Gym所需模型

至此Flux Gym初步安装完成，但还需要下载下面两个模型，放在 models/clip 目录下：

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

再下载一个模型，放在 models/vae 目录下：

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

下载最后一个模型，放在 models/unet 目录下：

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

模型文件体积较大且需连接外网，所以务必保持网络畅通。

模型全部放好后，Flux Gym就算部署完成，接下来回到该工具的根目录下，执行以下命令，即可启动Flux Gym：

python app.py

为避免每次运行都要手动激活环境，可建立一个文本文件，输入下列内容：

@echo off
python -m venv env
call env\Scripts\activate.bat
python app.py
pause

修改该文件名为批处理文件，比如run.bat，今后只要运行run.bat即可。

三、Flux Gym的使用方法

运行工具后会弹出后台命令窗口（请保持开启），复制其中的网址（比如：http://127.0.0.1:7860）到网页打开即可：

这是Flux Gym主界面，贴心地标明了第一步、第二步、第三步：

第一步是输入你训练的LoRA的名字，以及触发词，选择你显存的大小：

第二步是加载你已经收集好的素材，这里的测试，我准备了25张某女明星的图片：

一般的图片格式如jpg、webp均可支持，但带通道的png图片可能出错。

为保障训练质量，需要给每幅图片打标（添加tag），以往这也是个麻烦事，现在Flux Gym引入了自动打标工具，点击按钮即可：

首次运行自动打标工具时，会下载相应模型，完成打标后的界面如图：

接下来要设置一些参数，图中这几项保持默认即可（图片数量越多，训练步数越多）：

这几项如果保持默认，则训练过程中看不到示例图；如果手动设置，训练过程可以看到示例图：

设置每100步生成一幅示例图，并且输入一组你想要的关键词，示例图会据此随机生成。

第三步，终于可以开始训练了！根据图片数量、电脑配置，训练时间从几十分钟到几小时不等：

点击开始训练之后出来一些提示信息：

下方左边的数字就是已经训练的步数，右上方“Autoscroll”可开启或关闭，如开启，画面会持续刷新在页面底部：

可以看到，最初的训练图像，基本是牛头不对马嘴：

训练时间越长，出图效果越好：

Flux Gym的内存占用最多可以到30多GB（测试用PC的内存为96GB）：

训练完成会弹出提示：

接着到outputs这个文件夹下就能找到训练成果：

四、使用炼成的LoRA画图

将不带序号的这个LoRA文件拷贝到你的AI画图工具的相应目录里。

画图工具就以Stable Diffusion Forge为例，它是Automatic1111的强化替代版，界面基本一样。

首先，将LoRA文件放在 /webui/models/Lora/Flux 下面：

在Stable Diffusion Forge的操作主界面，选择flux，大模型选择flux1-dev-fp8：

加载LoRA的界面也和以前的Automatic1111一样：

测试一下（注意最前面要加触发词），于是得到下面的提示词：

一个女人穿着西装走在中国城市街头，周围是行人和车辆，全身镜头
sijiali a woman Walking in a suit on a Chinese city street surrounded by pedestrians and vehicles, full body shot

再换一个场景：

一名身着深v红色连衣裙的女子面对镜头，与一个金属机器人男子，在一个充满未来感的舞厅里共舞，周围围着一大群观众
sijiali, A woman in a red dress, deep v, faces the camera, dancing with a metal robot man in a futuristic ballroom surrounded by a large audience lora:sijiali:1