FLUX Trainer Workflow
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このバージョンについて
モデル説明
ComfyUIでのFLUXの学習。簡易ワークフローであり、正則化画像は追加していません。
v2.0 リリースノート：
Flux-TrainerのVisualizeLossがグローバル損失を記録できないバグを修正。v1.0のワークフローは現在のループ損失のみを表示し、損失データを自動で更新できなかったため、常に最初のループ損失が表示されていました。
v2.0のワークフローではこの問題を修正しました。ただし、Flux-Trainerのコードを変更する必要があります。
class VisualizeLoss:
@classmethod
...
# 出力タイプを変更
RETURN_TYPES = ("NETWORKTRAINER", "IMAGE", "FLOAT",)
RETURN_NAMES = ("network_trainer", "plot", "loss_list",)
FUNCTION = "draw"
CATEGORY = "FluxTrainer"
def draw(self, network_trainer, window_size, plot_style, normalize_y, width, height, log_scale):
...
# コードを追加
training_loop = network_trainer["training_loop"]
network_trainer = network_trainer["network_trainer"]
...
# これによりloss_listがすべて同じ定数のリストになってしまうため、どのように修正すべきか不明なので、一時的に無効化します。
#
# if window_size > 0:
# loss_values = moving_average(loss_values, window_size)
...
trainer = {
"network_trainer": network_trainer,
"training_loop": training_loop,
}
# 出力を変更
return (trainer, image_tensor, loss_values,)
このモデルで生成された画像
画像が見つかりません。