FluxGym：フラックスローラのための低VRAMトレーニングGUI

FLUX LoRAのトレーニングを試したことがあるけれど、高いVRAM要件のために立ち往生したことはありませんか？そんなあなたにぴったりの「Flux Gym」をご紹介します。

UI

Flux Gymとは？

Flux Gymは、FLUX LoRAモデルをトレーニングするためのシンプルなWeb UIです。最大の特徴は、12GB、16GB、20GBといった低VRAM環境でも動作することです。

主な特徴：

• AI-Toolkitプロジェクトをベースに構築（@multimodalart氏による洗練されたGradio UIに感謝）
• 実際のトレーニングはKohya Scriptsによって駆動される

なぜFlux Gymが必要なのか？

私も分かります。FLUX LoRAのトレーニングは困難な場合があります。

• AI-Toolkitは素晴らしいですが、24GBのVRAMが必要です。大変です。
• Kohya Scriptsは柔軟ですが、コマンドライン操作は誰にでも合うわけではありません。

主な機能

• 12GB、16GB、20GBのVRAM設定で動作
• 超シンプルなWebインターフェース
• Kohya Scriptsによって駆動される（拡張可能）

使い始める方法

簡単な方法：ワンクリックインストール

1. Pinokioにアクセス：https://pinokio.computer/item?uri=https://github.com/cocktailpeanut/fluxgym
2. クリックして待つだけ。ローカルにすべてがセットアップされます。

DIY方法：手動インストール

1. リポジトリをクローン：

   git clone https://github.com/cocktailpeanut/fluxgym
   cd fluxgym
   git clone -b sd3 https://github.com/kohya-ss/sd-scripts
   

2. 仮想環境を設定：

   • Windows：

     python -m venv env
     env\Scripts\activate
     

   • Linux：

     python -m venv env
     source env/bin/activate
     

3. 依存関係をインストール：

   cd sd-scripts
   pip install -r requirements.txt
   cd ..
   pip install -r requirements.txt
   

4. PyTorch Nightlyを取得：

   pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121
   

5. モデルチェックポイントをダウンロード（リンクは元の指示を確認）

6. 起動：

   python app.py
   

Flux Gymの使い方

とても簡単です：

1. LoRAの情報を入力
2. 画像をアップロードし、キャプションを追加（トリガーワードを使用）
3. 「スタート」をクリック

本当にこれだけです。

FAQ

Q: Flux Gymを使用するためにコーディングスキルは必要ですか？
A: いいえ。Web UIにより、ポイントアンドクリックで簡単に操作できます。

Q: ノートPCのGPUでこれを使用できますか？
A: 12GB以上のVRAMがあれば問題ありません。

Q: 他のFLUX LoRAトレーニングツールと比較してどうですか？
A: 使用が簡単ですが、依然としてKohya Scriptsのパワーを備えています。

まとめ

FluxGymは、FLUX LoRAトレーニングにおける使いやすさと低VRAM要件のギャップを埋めます。派手でもなければ複雑でもなく、ただ動作します。

もっと深く掘り下げたい場合は、この完全なスレッドを確認してください：https://x.com/cocktailpeanut/status/1832084951115972653

ぜひ試してみてください。あなたのGPUが喜ぶでしょう。

引用： https://github.com/cocktailpeanut/fluxgym