FLUX.2 [klein] 9B Style LoRA Trainer: Training

如何使用 FLUX.2 [klein] 9B Style LoRA Trainer

1. 准备数据集

   • 收集 10-50 张代表目标风格或主体的图像，并将其压缩（可选地附带匹配的 .txt 文本说明文件）。

2. 托管数据集

   • 将 .zip 文件上传到公开可访问的 URL，并将其设置为 dataset。

3. 选择触发词

   • 选择一个简短且不常见的词或短语作为 trigger_word，以便在推理时激活训练出的概念。

4. 设置训练参数

   • training_steps：默认 1,000，最多可调整到 4,000。更多步数通常会提高保真度，但成本也更高。
   • learning_rate：默认 0.0005；较低的值会使训练更加保守。

5. 提交并等待

   • 训练是异步的。轮询状态端点，直到训练完成。

6. 使用训练好的 LoRA

   • 将返回的 .safetensors URL 传递给兼容 FLUX.2 [klein] 9B 的 LoRA 推理端点。