Дообучаем FLUX.2 [klein] за час на одной видеокарте: LoRA, Diffusers и Gradio без лишней боли

FLUX.2 [klein] достаточно компактна, чтобы дообучать её на одной потребительской видеокарте. Прогон обучения LoRA для 4B-модели укладывается в 24 ГБ VRAM, занимает около часа на RTX 4090 и стоит примерно $0.50, если арендовать GPU. В этом гайде пройдём весь цикл: соберём датасет, настроим тренер, запустим обучение, загрузим результат в diffusers и завернём всё в Gradio-приложение, которое можно выложить как Hugging Face Space. К концу у вас будет LoRA в формате .safetensors , которая научит klein конкретному стилю, персонажу, визуальному образу или поведению при редактировании. А ещё — несколько важных нюансов, от которых зависит, получится ли результат пригодным или превратится в кашу. Собрать свою LoRA

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1044348/

#FLUX2 #lora #дообучение_моделей #генерация_изображений #генеративный_ИИ #diffusers #подготовка_датасета #редактирование_изображений

PromoPersona: как мы персонализировали промо-коллажи с помощью FLUX.2

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Чекменев, я тимлид ML-команды развития массового промо и монетизации центра развития ML-решений клиентской персонализации в MAGNIT TECH. В этой статье расскажу про наш MVP-проект PromoPersona – сервис автоматической генерации персонализированных промо-коллажей: что именно мы построили с технической точки зрения, как интегрировали модель FLUX.2 и почему именно ее, и какие инженерные задачи пришлось решить.

https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1035436/

#machine_learning #marketing #AI #генеративные_модели #ритейл #персонализация #FLUX2 #диффузионные_модели #компьютерное_зрение #Magnit_Tech