Replicate 上线 FLUX.1 微调功能：上传图片即可定制专属画风

这是什么？一句话说清楚

2024年8月15日，Replicate 发布博客宣布：你现在可以在 Replicate 平台上微调 FLUX.1 [dev] 模型了。FLUX.1 是 Black Forest Labs 在今年夏天推出的一系列文生图模型，而 Replicate 是一个把 AI 模型变成 API 来运行和付费的平台。这次更新让普通用户上传十几张图片，就能训练出一个带有自己风格或角色的专属模型。

打个比方：FLUX.1 本身像一个什么都会画的画师，但它不认识你家的猫。你给它看12到20张你家猫的照片，它就能学会画你家猫，以后你让它画“猫在太空”，它就能画出你家猫在太空的样子。这个学习过程就叫“微调”。

微调是怎么做到的？

Replicate 使用的是 Ostris 开发的 AI Toolkit，采用 LoRA 技术。LoRA 可以理解为给原模型贴上一张“便利贴”，而不是把整本画册重画一遍。这样训练速度快、占用资源少，而且训练完会给你一个可以直接运行的模型，外加可以下载的 LoRA 权重文件。

训练时你需要准备12到20张图片，最好尺寸大一些，格式用 JPEG 或 PNG。你还可以给每张图配一个同名的 .txt 文件写说明文字。把这些图片打包成一个 zip 文件，就可以开始训练了。训练步数建议从1000步开始，学习率、批次大小等参数保持默认即可。

怎么操作？网页和 API 两条路

在网页上操作很简单：打开 Ostris 的 FLUX.1 [dev] 训练器页面，选择一个目标模型或新建一个，上传 zip 文件，设置一个“触发词”——比如 TOK 或 CYBRPNK 这种不常见的词。训练时这个触发词会和所有图片关联，以后你在提示词里写上它，就能激活你训练的概念。填好表单点“Create training”就开始训练了。

如果你习惯写代码，也可以用 API 训练。先设置好 REPLICATE_API_TOKEN，然后用 Python 代码创建一个目标模型，再创建训练任务，传入图片 zip 文件、步数等参数。训练会自动路由到 H100 显卡上运行，通常20到30分钟完成，费用不到2美元。训练完成后，你可以像使用其他 Replicate 模型一样，在网页或通过 API 来生成图片。

训练完怎么用？触发词是关键

训练完成后，你的模型会出现在 Replicate 上。使用时，在提示词里加入你设定的触发词，比如“bad 70s food”，模型就会按照你训练的风格或概念来生成图片。你还可以调整推理步数、引导系数等参数。如果你想把模型分享给别人，需要把模型可见性设为“Public”，这样它就会出现在 Explore 区域和 Flux 微调合集里。

另外，你还可以用 FLUX.1 [dev] 训练出的 LoRA 配合更小的 FLUX.1 [schnell] 模型来加速生成。只需把模型参数从 dev 改成 schnell，并把推理步数降到4步左右，就能更快更便宜地出图。但要注意，输出仍然受 FLUX.1 [dev] 的非商用许可证约束。

花多少钱？怎么算的？

训练按秒计费，使用的是 Nvidia H100 显卡，每秒0.001528美元。一次典型的20分钟训练（约20张图、1000步）大约花费1.85美元。训练完成后，运行模型生成图片时，只按生成时间计费，私有模型不会因为闲置而收费。

关于商用许可：如果你在 Replicate 上生成图片，那么生成的图片可以商用。但如果你把权重下载到自己的电脑上生成图片，就不能商用。这一点需要特别注意，因为很多人会想把模型下载到本地使用。

适合谁用？有什么限制？

这个功能适合想定制特定风格、角色或物体的设计师、插画师和 AI 爱好者。比如你想让模型学会画某种复古电影色调，或者画你原创的漫画角色，都可以用这个方法。它不需要你懂深度学习，只要会整理图片、填表单或写几行代码就行。

限制方面：原文没有说明是否支持 FLUX.1 [schnell] 的训练，也没有说明训练数据的版权要求。另外，下载权重后商用受限，这一点和平台内生成不同。如果你打算商用，建议直接在 Replicate 上生成，或者仔细阅读许可证条款。最后，微调效果取决于训练图片的质量和多样性，图片太少或太单一，模型可能学不好。