PixelWave FLUX.1 schnell 04

PixelWave FLUX.1 schnell版本04是FLUX.1-schnell的美学微调。训练图像是手工挑选的，以确保模型对引人注目的图像有偏见，具有美丽的颜色、纹理和照明。无论是抽象的木炭素描、高饱和色的高调时尚肖像，还是喜怒无常的电影赛博朋克灵感艺术，PixelWave FLUX.1 schnell都可以让您更灵活地使用所需的风格。

• 在原始Schnell模型上训练
• Apache 2.0许可证
• 无需特殊节点或代码
• 支持FLUX LoRA
• 欧拉法线，8步。

您可以使用更多步骤来改进更精细的细节，但8个步骤后输出不会有太大变化。

向RunDiffsion大喊

非常感谢RunDiffsion（Juggernaut的共同创造者！）赞助了使训练这个模型成为可能的计算！为了帮助你尝试，他们在他们的平台上提供了250个短期免费的每日积分（大约40-80族PW-Schnell）。

对于那些需要这个模型的应用编程接口访问的人，我们正在与Runware.ai合作。

感谢他们的支持，让这个模型出现在那里！

培训

训练是通过kohya_ss/sd脚本完成的。你可以在这里找到我的分支Kohya，它也包含对sd脚本子模块的更改，确保你克隆了两者。

使用微调选项卡。我在我的4090 GPU上找到了使用page edlion8bit优化器的最佳结果。其他优化器很难学习。

我已经冻结了time_in、vector_in和mod/调制参数。这停止了“去蒸馏”。

我避免训练超过15个的单个块。您可以在FLUX部分设置要训练的块。

LR 5e-6训练速度很快，但是你必须在几千步后停下来，因为它开始破坏块并减慢学习速度。

然后，您可以使用较早的检查点进行块合并，替换损坏的块，然后继续进一步训练。

损坏块的迹象：大多数图像上的纸张纹理，背景细节丢失。