Guía práctica con ejemplo en Kohya Flux
Entrenar tu propia IA ya no es solo para expertos. Con herramientas como Kohya‑SS GUI y técnicas como Flux LoRA, puedes personalizar modelos sin necesidad de saber programar. Aquí tienes un post detallado, intuitivo y con ejemplos paso a paso.
✅ ¿Por qué entrenar tu propia IA?
- Adaptarla a tus necesidades: estilo artístico, reconocimiento, personalidad, etc.
- Menos recursos: LoRA optimiza el modelo original sin entrenar desde cero.
- Rapidez: puedes obtener resultados en horas incluso con hardware limitado.
🛠️ Herramientas necesarias
- Kohya‑SS GUI
- Python + Git, soporte GPU (mínimo 12 GB VRAM)
- Dataset: 20–100 imágenes 512×512 o 1024×1024 con estilo consistente
- Archivo flux_training.json con parámetros preconfigurados
🧭 Paso a paso
1. Instalar Kohya‑SS GUI
git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
cd kohya_ss
git checkout sd3-flux.1
./setup.sh2. Preparar dataset
Crea la carpeta train/flux/mi_dataset y añade 20–100 imágenes del tema a entrenar.
3. Cargar configuración flux_training.json
Descarga o copia este archivo y cárgalo en la pestaña “Configuration” de Kohya GUI.
4. Preparar datos para entrenamiento
Indica Instance Prompt, ruta de imágenes y destino del modelo. Luego pulsa Prepare Training Data.
5. Iniciar entrenamiento
Pulsa Start Training en la GUI y observa los registros.
6. Monitorizar progreso
Usa logs o TensorBoard en la GUI para seguir el proceso.
7. Evaluar el modelo
Obtendrás un archivo .safetensors LoRA para usar en ComfyUI, Forge o Web UI.
🧪 Ejemplo práctico: «mi estilo visual»
Con 30 fotos tuyas:
- Crea carpeta train/flux/mi_estilo
- Copia las imágenes (512×512 px)
- Define prompt como «persona»
- Entrena y prueba resultados en tu interfaz de generación
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✅ Conclusión
Con Kohya‑SS y Flux LoRA, entrenar tu propia IA es posible para no técnicos. Solo necesitas un buen dataset, guía paso a paso y un poco de curiosidad.
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