对 Flux AI 特定层进行微调：提高图像准确性和速度

真实感 vs. AI 风格

问题理解

很多用户发现，单独训练 4 层生成的图像往往看起来不自然，尤其是眼睛和下巴，感觉像“AI 脸”。但训练全部层的图像就要好得多，更像原始训练图像。

例子

全层图像：看起来更真实，更接近原始图像。
4 层图像：感觉有点人工，像是“屁股下巴”，眼睛位置也奇怪。

解决方案

试着训练不同层的组合，找到相似度、速度和质量之间的最佳平衡。

针对特定层改进性能

微调步骤

选择特定层：在 Replicate Flux 训练器中，用高级设置选择第 7、12、16 和 20 层。

正则表达式选择：

"transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out"

保持一致的描述：用自己的描述，确保它们一致。每个描述都保存在一个文本文件里，文件名和图像文件名对应（例如 photo.jpg 和 photo.txt）。

提高训练速度和质量

结果：训练特定层可以让过程变得更快，图像质量也提升，大约能提高 15-20% 的推理速度。

使用 Replicate CLI

为了有效管理多个训练实验，可以用 Replicate CLI：

replicate train --destination your-user/your-model input_images=@local_zip_file.zip layers_to_optimize_regex="transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out"

这个命令可以让你一次排队多个有相似参数的实验。

全面层训练

为什么要训练更多层？

除了训练目标层的 proj_out，你还可以考虑训练：

proj_mlp：包含大部分内容知识。
attn.to_*：帮助模型识别和突出相关上下文。
norm.linear：管理风格和全局图像特征。

理由

proj_mlp：包含重要的内容知识。
attn.to_*：对上下文相关性和区分非常重要。
norm.linear：控制风格、光照和其他全局特征。

调试层

确定重要层

找出哪些层影响文本和图像信息可能挺难的。可以使用 Diffusers 的调试模式，找出模型中处理文本和图像信息的部分：

设置断点：通过在不同层设置断点来调试模型。
监视活动：观察哪些层处理文本，哪些处理图像信息。

特殊层用于模型采样

层关注

为了提炼或改变模型的采样行为而不影响整体内容，关注：

transformer.single_transformer_blocks.*.norm.linear
transformer.transformer_blocks.*.norm1*
transformer.time_text_embed.timestep_embedder*
transformer.proj_out
transformer.norm_out.linear

这些层可以帮助调整采样行为，同时保留模型知识。

额外提示

微调文本和图像主干

当引入新想法或风格时，微调文本主干（txt）和图像主干（img）能显著提升结果。

实验性见解

大部分关于层影响的见解来自反复试验。可以试试不同的组合，找出最适合你需求的。

常见问题

Q1: 为什么全层图像会显得更真实？

全层训练捕捉了更多细节，让图像感觉更生动。

Q2: 为什么要针对特定层，比如 7、12、16 和 20 进行训练？

这些层通过实验被发现能有效平衡训练速度和质量。

Q3: 我怎样使用 Replicate CLI 进行训练实验？

使用命令 replicate train --destination your-user/your-model input_images=@local_zip_file.zip layers_to_optimize_regex="transformer.single_transformer_blocks.(7|12|16|20).proj_out"。

Q4: 我总是应该针对特定层吗？

看你的目标而定。针对特定层能加快训练，但全层训练可能会有更好的综合效果。

Q5: 我可以微调文本主干以改善上下文学习吗？

可以，这样能帮助模型更好地理解和生成上下文相关的信息。

Q6: 我怎么调试找出哪些层影响文本和图像信息？

设置断点，观察在调试过程中模型哪些部分处理文本信息，哪些处理图像信息。