logo
pub

Обучение Anime Aesthetic LoRA для Flux AI: Пошаговое руководство

01 01 01 01

Введение: Начинаем обучение LoRA Flux AI

Привет, друг! Если хочешь разобраться, как обучить LoRA аниме-стиля с использованием Flux AI, ты попал по адресу. Я проведу тебя через все шаги, расскажу о важных параметрах и отвечу на часто задаваемые вопросы. Flux AI действительно классный для создания детализированных и реалистичных изображений, а с настроенной LoRA ты сможешь ещё больше управлять созданным искусством.

Пошаговый процесс обучения

1. Выбираем правильные инструменты и ресурсы

Сначала нужно немного инструментов и набор данных:

  • Инструмент для обучения: XLabs AI x-flux
  • Облачный сервер: RunPod A100 SXM (80GB VRAM, на самом деле нужно только 42GB с настройками по умолчанию)
  • Инструменты для обрезки и изменения размера изображений: BIRME
  • Инструмент автоаннотации: TagGUI для естественного языка и аннотаций в виде тегов

2. Подготовка набора данных

Твой набор данных должен быть хорошо размечен и правильно размерами (512x512 пикселей, квадратные):

- Только 700 изображений в этом примере (в будущем старайся собрать больше)
- Используй инструменты, такие как internlm, для аннотаций на естественном языке с префиксами типа "аниме-арт из"

3. Настройка окружения

Убедись, что всё необходимое программное обеспечение установлено и окружение настроено:

4. Запуск обучения

Запусти обучение с конфигурацией, похожей на эту:

train_batch_size: 1
num_workers: 4
img_size: 512
learning_rate: 1e-5
lr_scheduler: constant
lr_warmup_steps: 10
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_weight_decay: 0.01
adam_epsilon: 1e-8
max_grad_norm: 1.0

Обычно 2500 шагов будет достаточно, это обойдётся примерно в 1 доллар и займет около 40 минут на сервере RunPod A100 SXM.

Часто задаваемые вопросы

1. Могу ли я использовать эту LoRA с другими моделями, например, Schnell?

Да, LoRA совместима как с Flux.1 Dev, так и с Schnell, хотя оптимизирована именно для Flux.1 Dev.

2. Какие подходят количество шагов и изображений для обучения?

Примерно 2500 шагов и больше 700 изображений дадут лучшие результаты, но это может варьироваться в зависимости от разнообразия твоего набора данных.

3. Могу ли я использовать как аннотации на естественном языке, так и в виде тегов?

Да, можешь, но аннотации на естественном языке обычно дают лучшие результаты с Flux AI.

4. Сколько нужно VRAM?

Рекомендуется как минимум 42GB VRAM. Обучение с меньшими характеристиками может вызывать ошибки.

5. Как мне настроить окружение для обучения в облаке?

Следуй этому видео на YouTube, чтобы настроить RunPod за примерно 20 минут.

6. Могу ли я обучаться на локальной машине?

Да, это возможно, но будет сложнее. Настройка с двумя 3090 может сработать, но облачное обучение проще и выгоднее.

Заключение

Обучение LoRA аниме-стиля для Flux может быть и интересным, и полезным. С правильными инструментами и шагами ты сможешь достичь потрясающих результатов, которые улучшат возможности генерации изображений Flux. Попробуй, удачи с обучением!

Для больше деталей, загляни по ссылке обсуждения: https://reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1enuib1/i_trained_an_anime_aesthetic_lora_for_flux/

Скачай LoRA здесь: https://civitai.com/models/633553?modelVersionId=708301

SHARE