Flux Klein LoRA 训练指南

概述

Flux Klein 是一个生成和编辑模型,支持文生图和图像编辑两种模式。您可以根据数据集类型训练不同用途的 LoRA 模型,训练方式会有一些差异。

硬件要求

• 文生图 LoRA: RTX 3090(完全支持)
• 编辑 LoRA: RTX 4090(推荐)

开始使用

1. 启动 AI-Toolkit 界面

选择对应的机器后,打开 Jupyter 并运行以下指令:

cd /workspace/ai-toolkit/ui
npm run build_and_start

等待界面初始化完成,随后即可打开 AI-Toolkit。

2. 准备数据集

文生图 LoRA:

• 新建文件夹
• 上传训练图像
• 上传对应的 .txt 文档(图像描述)

编辑 LoRA:

• 上传 control image(控制图像/输入图像)
• 上传 target image(目标图像/期望输出)

3. 配置训练参数

1. 进入 Training Queue 部分
2. 点击任务旁的齿轮图标
3. 选择 "Clone Job" 使用预设的训练参数

编辑 LoRA 额外步骤:

• 修改 dataset 部分
• 更新 control image 路径
• 更新 target image 路径

4. 开始训练

数据集上传完成并配置好参数后,即可开始运行训练。

快速参考

| 训练类型 | 推荐GPU | 数据集要求 |

| 文生图 | RTX 3090+ | 图像 + TXT 文件 | | 图像编辑 | RTX 4090(推荐) | 控制图像 + 目标图像 |

注意事项

• 文生图 LoRA 训练已有预配置参数可直接使用
• 编辑 LoRA 只需新建数据集文件夹即可