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Flux Gym
Flux Gym
Flux Gym适合那些需要在资源有限的设备上进行AI模型训练的研究人员和开发者。它简化了训练流程，使得即使是没有深厚编程背景的用户也能轻松上手。
AI模型AI模型推理训练#AI训练#机器学习#Web界面#模型训练#低VRAM支持普通产品开源
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产品介绍
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简介
Flux Gym是一个为FLUX LoRA模型训练设计的简洁Web UI，特别适合只有12GB、16GB或20GB VRAM的设备使用。它结合了AI-Toolkit项目的易用性和Kohya Scripts的灵活性，使得用户无需复杂的终端操作即可进行模型训练。Flux Gym支持用户通过简单的界面上传图片和添加描述，然后启动训练过程。
截图
产品特色
支持低VRAM配置（12GB/16GB/20GB）。
基于AI-Toolkit的前端WebUI，提供直观的用户界面。
后端训练脚本由Kohya Scripts提供支持，具有高度灵活性。
支持一键安装和启动，简化了安装过程。
允许用户上传图片并添加描述，以触发模型训练。
提供了详细的安装和使用指南，方便用户快速上手。
支持下载和使用多个模型检查点，增强了模型训练的多样性。
使用教程
首先，通过Pinokio 1-click launcher或手动方式安装Flux Gym及其依赖。
克隆Fluxgym和kohya-ss/sd-scripts到本地。
根据操作系统激活虚拟环境，并安装必要的依赖。
下载并放置所需的模型检查点到指定的文件夹。
在虚拟环境中激活后，运行`python app.py`启动Flux Gym。
在Web UI中输入LoRA信息，上传图片并添加描述。
点击'开始'按钮，启动模型训练。
监控训练进度，并在完成后查看结果。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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