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LoRA训练实战23:Flux2 Klein Base人物角色训练,保姆级教程,对新手友好!

一、Flux2 Klein人物角色训练

1.训练流程

先准备角色素材,然后在Lora训练大师中启动训练

新建数据集:

在数据集界面点击"新建数据集",命名为"人物角色"

添加素材:

选择数据集后点击"添加素材",导入人物角色图片

标注处理:

简单人物角色可使用统一打标功能

支持自动打标

创建训练任务:

在模型训练界面点击"新建训练任务"

自命名

选择基础模型:Flux2 Klein Base 9B

选择对应数据集

参数配置:

采样提示词示例:AI搅拌手drive a car

低显存模式:开启后最低需12GB显存

显存较大时可关闭低显存模式

采样设置

默认每10轮和每500步各采样一次

2.训练过程

检查所有参数无误

点击"保存"按钮

点击"开始训练"启动过程

系统自动完成初始化操作

过程采样

时间排序: 按倒序排列,最新采样显示在最前

Loss曲线

训练步数: 3000步即可达到良好效果

曲线类型: 提供按训练步数和训练轮数两种曲线

3.模型应用

1)模型输出

复制到ComfyUI models Loras里面

2)生成效果

点击运行

可以看到模型能准确识别并生成特定角色的形象

二、知识小结
步骤 操作要点 技术参数
数据准备 新建数据集 > 添加角色图片 > 统一打标(如"AI搅拌手") 支持自动/手动打标
模型配置 新建训练任务 > 命名 > 选择基础模型flux2 最低显存12GB(低显存模式)
训练过程 开启自动初始化 > 设置采样频率(每10轮/500步) 默认3000步训练量
效果验证 提示词测试 支持动态调整提示词
模型应用 输出模型放入Comfyui> 集成到文生图工作流 多版本自动保存(v1/v2等)

可点击下方原文链接观看视频教程👇

https://comfyit.cn/blog/287/?invite_code=TSH

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