说明文档
Fluxgym 是一个基于 Gradio 开发的开源项目，旨在为 FLUX.1 模型提供最简便的 LoRA 训练体验。它屏蔽了底层复杂的脚本配置，让创作者能够将精力集中在数据集质量和创意本身。
核心优势
- 极简交互界面：告别繁琐的 JSON 配置文件和命令行参数。只需上传图片、输入关键词，剩下的交给 Fluxgym。
- 低显存友好：针对 FLUX 模型巨大的参数量进行了深度优化。支持在 12GB/16GB/24GB 显存的消费级显卡（如 RTX 3060/4070/3090/4090）上运行训练任务。
- 全自动打标（Captioning）：集成先进的视觉语言模型（如 Florence-2），支持一键为训练数据集生成高质量的文本描述，极大节省了准备数据的时间。
- 训练预览功能：在训练过程中实时生成采样图，方便用户观察模型是否“炼过头”或学习不足，及时调整策略。
核心功能
- 一键环境部署：支持简单的安装脚本，自动配置 Kohya_ss 等底层依赖环境。
- 多分辨率支持：自动处理数据集图片的缩放与裁剪，支持桶训练（Bucket Training）以适应不同比例。
- 预设优化方案：内置经过验证的针对 FLUX.1 的学习率、优化器（Optimizer）和采样器配置，新手无需调参即可获得出色效果。
- 无缝集成导出：生成的 LoRA 文件可直接用于 ComfyUI、Forge 或 WebUI，完美适配 FLUX 生态。
适用群体
- AI 绘画爱好者：想把自己、家人或特定宠物“画”进 FLUX 的世界。
- IP 创作者：需要固定角色形象或特定艺术风格的一致性输出。
- 电商/设计从业者：训练特定商品或品牌视觉风格的专用模型。
