x-flux

Sammlung von Skripten zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen

Normales ProduktProgrammierungDeep LearningBilderzeugung

x-flux ist eine vom XLabs AI-Team veröffentlichte Sammlung von Skripten zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen, einschließlich LoRA- und ControlNet-Modellen. Diese Modelle werden mit DeepSpeed trainiert, unterstützen Bildgrößen von 512x512 und 1024x1024 und bieten entsprechende Trainingskonfigurationsdateien und Beispiele. Das x-flux Modelltraining zielt darauf ab, die Qualität und Effizienz der Bilderzeugung zu verbessern und ist für den Bereich der KI-Bilderzeugung von großer Bedeutung.

Unterstützt das Training von LoRA- und ControlNet-Modellen.
Optimiert den Trainingsprozess mithilfe der DeepSpeed-Technologie.
Bietet Unterstützung für das Training mit Bildern unterschiedlicher Größe.
Enthält Trainingskonfigurationsdateien und Beispielbilder.
Unterstützt das direkte Laden von Modellen von HuggingFace.
Stellt FP8-Modelle für den Betrieb mit geringem Speicherbedarf bereit.
Liefert detaillierte Beispiele für Trainings- und Inferenzbefehle.

x-flux eignet sich für Deep-Learning-Forscher und -Entwickler
insbesondere für Fachleute
die sich auf die Optimierung der KI-Bilderzeugung und des Modelltrainings konzentrieren. Es hilft Nutzern
Bilderzeugungsmodelle effizienter zu trainieren und bereitzustellen und die Qualität und Vielfalt der erzeugten Bilder zu verbessern.

Forscher trainieren mit x-flux benutzerdefinierte LoRA-Modelle
um Bilder mit einem bestimmten Stil zu erzeugen.
Entwickler nutzen die ControlNet-Modelle in x-flux zur Schätzung der Körperhaltung von Personen.
KI-Künstler erzeugen mit x-flux Bilder von Personen im Stil futuristischer Fantasie.

1. Klonen oder Herunterladen des x-flux GitHub-Repositorys.
2. Installation der benötigten Abhängigkeiten
wie Python und DeepSpeed.
3. Auswahl der passenden Trainingskonfigurationsdatei.
4. Vorbereitung des Training-Datensatzes

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Absprungrate

36.20%

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x-flux Alternativen

x-flux — Sammlung von Skripten zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen

SD3-Controlnet-Canny — Ein Deep-Learning-Modell zur Bilderzeugung.

CogView4-6B — CogView4-6B ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger Bilder konzentriert.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B ist ein neuartiges autoregressives Framework, das multimodalen Verständnis und Generierung vereint.

Flux-Midjourney-Mix2-LoRA — Ein Text-zu-Bild-Generierungsmodell im Stil von Midjourney, das sich auf hochauflösende und realistische Bilder konzentriert.

Worlds of Frames — Frames ist ein von Runway entwickeltes, hochentwickeltes Basismodell für die Bilderzeugung, das eine beispiellose Kontrolle über den Stil und eine hohe visuelle Genauigkeit bietet.

Shou_Xin — Ein KI-Modell zur Erzeugung von Bleistift-Skizzen im Shou_Xin-Stil

Sana-1.6B — Linearer Diffusions-Transformer für die Hochleistungs-Bilderzeugung

Regional-Prompting-FLUX — Trainingsunabhängiges regionales Prompting-Diffusions-Transformer-Modell

SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light — KI-Modell zur Erstellung hochwertiger Bilder basierend auf Text

CogView3-Plus-3B — Text-zu-Bild-Generierungsmodell, unterstützt die Erzeugung hochauflösender Bilder

Stable Audio ControlNet — Musikgenerierungsmodell, feinabgestimmt mittels ControlNet.

CoreNet — CoreNet ist eine Bibliothek zum Trainieren tiefer neuronaler Netze.

SDXS — Echtzeit-Einzel-Schritt-Potenzialdiffusionsmodell, kann durch Bildbedingungen gesteuert werden.

img2img-turbo — img2img-turbo ist eine verbesserte Version von img2img für die schnelle Bild-zu-Bild-Konvertierung.

V-JEPA — Der nächste Schritt in der fortschrittlichen maschinellen Intelligenz

OOTDiffusion — OOTDiffusion ist ein Open-Source-Tool zur hochgradig kontrollierbaren virtuellen Anprobe von Kleidung.

AXLearn — Einheitliches Deep-Learning-Trainingsframework

Firecrawl LLMs.txt Generator — Tool zur Generierung von Webseiten-zusammengeführten Textdateien für das Training und die Inferenz von LLMs

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V ist ein von Tencent entwickeltes Framework zur Bild-zu-Video-Generierung, basierend auf HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

PhotoDoodle — PhotoDoodle ist eine Codeimplementierung, die künstlerische Bildbearbeitung auf Basis von wenigen Beispielpaaren lernt.

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

EPLB — Ein Open-Source-Algorithmus zur Lastverteilung für Expertenparallelität, der darauf abzielt, die Expertenzuweisung und Lastverteilung in Umgebungen mit mehreren GPUs zu optimieren.

DualPipe — Ein bidirektionaler Pipeline-Parallelisierungsalgorithmus für V3/R1-Training, der Berechnung und Kommunikation überlappt.

DeepGEMM — DeepGEMM ist eine CUDA-Bibliothek für effiziente FP8-Matrixmultiplikation, die feinkörnige Skalierung und verschiedene Optimierungstechniken unterstützt.

DeepEP — DeepEP ist eine effiziente Kommunikationsbibliothek für Mixture-of-Experts und Experten-Parallelisierung (EP).

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

FlashMLA — FlashMLA ist ein hocheffizienter MLA-Dekodieren-Kernel, optimiert für Hopper-GPUs und geeignet für Variablenlängen-Sequenzdienste.