FluxGym — простой способ обучить LoRA для FLUX: вы загружаете фото, Florence-2 пишет подпись к каждому снимку, а обучение запускается одной кнопкой. Так обучают модель на своё лицо, персонажа или предмет, не настраивая скрипты. Шаблон на gpu.nz уже содержит всё нужное, а оплата идёт по минутам работы сервера.
Коротко
FluxGym работает на видеокартах от 16 ГБ. Самая доступная подходящая сейчас — RTX A4000 16 ГБ от 13 ₽ в час, оплата по минутам.
Обновлено 13 октября 2026 г.
Минимум — 16 ГБ видеопамяти, как в шаблоне. Для быстрого обучения берите RTX 4090 24 ГБ: на ней прогон заканчивается заметно раньше. RTX 4080 16 ГБ тоже справится, только дольше. Для пробного прогона достаточно 16 ГБ, а полный прогон удобнее делать на 24 ГБ.
Цены и наличие берутся из живого каталога и обновляются автоматически.
Берите 10–20 фотографий одного человека или предмета: разные ракурсы, выражения и освещение. Одинаковые кадры и коллажи не помогают: модель запомнит и лишние детали фона. Снимки должны быть резкими, потому что размытость переходит в модель.
Большой архив удобнее загрузить по scp. Как настроить доступ, см. в гайде SSH-доступ к GPU-серверу.
Florence-2 пишет подпись к каждому снимку автоматически, и подписи получаются на английском, который FLUX понимает лучше всего. Проверьте их вручную: ошибка в подписи попадает в модель. В начало каждой подписи добавьте редкое слово-триггер, которого нет в словаре, например ohwx man. По нему вы потом вызываете свою модель в промпте.
ohwx man, a photo of a man smiling in a park, natural lightШаги считаются как фото × повторы × эпохи (при батче 1): для 15 фото с 10 повторами и 10 эпохами выходит 1 500 шагов. На RTX 4090 такой прогон обычно занимает от получаса до часа, на RTX 4080 — дольше. Точное время покажет первый прогон; как заранее оценить время, рассказано в гайде FLUX на арендованном GPU.
Готовая LoRA лежит в папке outputs, в подпапке с именем проекта. Скачайте файл .safetensors через JupyterLab (правый клик и Download) и перенесите его туда, где работает FLUX: в Forge или ComfyUI.