Anleitung zum Training eines eigenen Flux-Modells

Vorbereitung

Für die Vor­be­rei­tung benö­tigst du:

• Eine kos­ten­lose Regis­trie­rung bei GitHub
• Eine kos­ten­lose Regis­trie­rung bei Hugging Face
• Die Trai­nings­seite bei Repli­cate, auf der du dich mit deinen GitHub-Anmel­de­da­ten einloggst
• Ein hin­ter­leg­tes Zah­lungs­mit­tel bei Repli­cate, da das Trai­ning zwi­schen 5 und 7 Euro kosten wird

Trainingsdaten

Für das Trai­ning brauchst du unge­fähr 12 bis 15 Fotos von dir, die mög­lichst im glei­chen Zeit­raum auf­ge­nom­men wurden und ver­schie­dene Szenen und Posen zeigen.

• Lasse dir die Bilder von einem KI-Tool wie ChatGPT beschrei­ben (optio­nal, aber hilf­reich). Beachte dabei: Umge­bung, Wetter und Blick­win­kel sollten mög­lichst variieren.
• Erstelle für jede Bild­be­schrei­bung eine sepa­rate Text­da­tei und benenne diese nach dem zuge­hö­ri­gen Bild.
• Erstelle einen Zip-Ordner, der die Bilder und die Text­da­teien enthält.

Das Training

Folge diesen Schrit­ten, um das Trai­ning deines Flux-Modells zu starten:

1. Melde dich bei Repli­cate und Hugging Face an.
2. Rufe die Trai­nings-Website auf Repli­cate auf.
3. Wähle unter „desti­na­tion“ die Option „create new model“ und vergebe einen ein­deu­ti­gen Namen, der mit „flux_“ beginnt, z.B. „flux_[deinvorname]“.
4. Belasse die Ein­stel­lung auf „Public“.
5. Lade die Zip-Datei mit den Bildern und Beschrei­bun­gen über „input_images“ hoch.
6. Trage bei „trigger_word“ ein ein­zig­ar­ti­ges Wort ein, das dein Modell ein­deu­tig iden­ti­fi­ziert. Dies sollte ein erfun­de­nes Wort wie z.B. [deinvorname]FLUX sein.
7. Wenn du Text­da­teien ange­legt hast, ent­ferne das Häkchen bei „auto­cap­tion“.
8. Wähle die Anzahl der „steps“ – 2.000 Schritte sind ein guter Kom­pro­miss zwi­schen Kosten und Ergebnis.
9. Die Felder „learning_rate“, „batch_size“, „reso­lu­tion“, „lora_rank“ und „opti­mi­zer“ kannst du unver­än­dert lassen.
10. Wechsle zu Hugging Face, klicke auf dein Pro­fil­bild und wähle „New Model“.
11. Gib beim „model name“ den glei­chen Namen wie auf Repli­cate ein, z.B. „flux_[deinvorname]“.
12. Kopiere den Modell­na­men und füge ihn in Repli­cate in das Feld „hf_repo_id“ ein.
13. Erstelle bei Hugging Face unter „Access Tokens“ einen neuen Token mit dem Namen „flux_[deinvorname]“ und akti­viere die Häkchen bei „Repo­si­to­ries“, „Infe­rence“, „Web­hooks“ und „Coll­ec­tions“.
14. Kopiere den Token und füge ihn in Repli­cate in das Feld „hf_token“ ein.
15. Klicke auf „create trai­ning“ und warte etwa 30 Minuten, bis das Trai­ning abge­schlos­sen ist.

Generiere Dein KI-Ich

Um dein KI-Ich zu gene­rie­ren, folge diesen Schritten:

• Öffne die Seite auf Repli­cate, auf der du mit Flux [dev] auf dein trai­nier­tes Modell zugrei­fen kannst.
• Trage unter „hf_lora“ das Hugging Face Repo­si­tory ein, das du erstellt hast, z.B. [deinhuggingfacename]/flux_[deinvorname].
• Beginne in der Prompt-Zeile immer mit „photo of [Trigger Wort]“ und lasse deiner Krea­ti­vi­tät freien Lauf.

  Mit besten Grüßen von Hanno und seinen ima­gi­nä­ren Schwestern. 😉