使用场景
研究人员使用x-flux训练自定义的LoRA模型，以生成具有特定风格的图像。
开发者利用x-flux中的ControlNet模型进行人物姿态估计。
AI艺术创作者使用x-flux生成具有未来幻想风格的人物图像。
产品特色
支持LoRA和ControlNet模型的训练。
使用DeepSpeed技术优化训练过程。
提供了不同尺寸图片的训练支持。
包含训练配置文件和示例图片。
支持从HuggingFace直接加载模型。
提供了低内存模式下的FP8版本模型。
提供了详细的训练和推理命令示例。
使用教程
1. 克隆或下载x-flux的GitHub仓库。
2. 安装所需的依赖项，如Python和DeepSpeed。
3. 根据需要选择合适的训练配置文件。
4. 准备训练数据集，包括图片和对应的文本提示。
5. 运行训练脚本，开始模型的训练过程。
6. 使用训练好的模型进行图像生成或进行进一步的模型优化。
7. 根据需要调整训练参数，以获得更好的训练效果。
