[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-cocktailpeanut--fluxgym":3,"tool-cocktailpeanut--fluxgym":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",146793,2,"2026-04-08T23:32:35",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108111,"2026-04-08T11:23:26",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":72,"owner_avatar_url":73,"owner_bio":74,"owner_company":74,"owner_location":74,"owner_email":74,"owner_twitter":72,"owner_website":75,"owner_url":76,"languages":77,"stars":94,"forks":95,"last_commit_at":96,"license":97,"difficulty_score":10,"env_os":98,"env_gpu":99,"env_ram":100,"env_deps":101,"category_tags":111,"github_topics":74,"view_count":32,"oss_zip_url":74,"oss_zip_packed_at":74,"status":17,"created_at":112,"updated_at":113,"faqs":114,"releases":148},5728,"cocktailpeanut\u002Ffluxgym","fluxgym","Dead simple FLUX LoRA training UI with LOW VRAM support","FluxGym 是一款专为 FLUX 模型 LoRA 训练打造的极简网页界面工具。它巧妙结合了 AI-Toolkit 友好的图形化操作与 Kohya Scripts 强大的后端训练能力，让用户无需编写代码或在终端输入复杂指令，即可在浏览器中轻松完成模型微调。\n\n这款工具核心解决了显存门槛过高的问题。传统方案往往需要 24GB 显存，而 FluxGym 通过深度优化，将最低需求降至 12GB，使得拥有 12GB、16GB 或 20GB 显存的消费级显卡用户也能顺利运行。此外，它还支持自动下载模型、一键发布至 Hugging Face 以及自定义分辨率采样等实用功能，极大简化了配置流程。\n\nFluxGym 非常适合希望本地训练个性化模型的设计师、AI 爱好者及研究人员。对于不熟悉命令行操作的普通用户，它提供了“开箱即用”的友好体验；而对于进阶开发者，其内置的“高级”选项卡保留了 Kohya 脚本 100% 的功能参数，满足了精细化调整的需求。无论是想快速尝试的新手，还是追求极致控制的专业人士，都能在其中找到适合的工作流。","# Flux Gym\n\nDead simple web UI for training FLUX LoRA **with LOW VRAM (12GB\u002F16GB\u002F20GB) support.**\n\n- **Frontend:** The WebUI forked from [AI-Toolkit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fostris\u002Fai-toolkit) (Gradio UI created by https:\u002F\u002Fx.com\u002Fmultimodalart)\n- **Backend:** The Training script powered by [Kohya Scripts](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts)\n\nFluxGym supports 100% of Kohya sd-scripts features through an [Advanced](#advanced) tab, which is hidden by default.\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_5767225efb8b.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_5767225efb8b.png)\n\n---\n\n\n# What is this?\n\n1. I wanted a super simple UI for training Flux LoRAs\n2. The [AI-Toolkit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fostris\u002Fai-toolkit) project is great, and the gradio UI contribution by [@multimodalart](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fmultimodalart) is perfect, but the project only works for 24GB VRAM.\n3. [Kohya Scripts](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts) are very flexible and powerful for training FLUX, but you need to run in terminal.\n4. What if you could have the simplicity of AI-Toolkit WebUI and the flexibility of Kohya Scripts?\n5. Flux Gym was born. Supports 12GB, 16GB, 20GB VRAMs, and extensible since it uses Kohya Scripts underneath.\n\n---\n\n# News\n\n- September 25: Docker support + Autodownload Models (No need to manually download models when setting up) + Support custom base models (not just flux-dev but anything, just need to include in the [models.yaml](models.yaml) file.\n- September 16: Added \"Publish to Huggingface\" + 100% Kohya sd-scripts feature support: https:\u002F\u002Fx.com\u002Fcocktailpeanut\u002Fstatus\u002F1835719701172756592\n- September 11: Automatic Sample Image Generation + Custom Resolution: https:\u002F\u002Fx.com\u002Fcocktailpeanut\u002Fstatus\u002F1833881392482066638\n\n---\n\n# Supported Models\n\n1. Flux1-dev\n2. Flux1-dev2pro (as explained here: https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@zhiwangshi28\u002Fwhy-flux-lora-so-hard-to-train-and-how-to-overcome-it-a0c70bc59eaf)\n3. Flux1-schnell (Couldn't get high quality results, so not really recommended, but feel free to experiment with it)\n4. More?\n\nThe models are automatically downloaded when you start training with the model selected.\n\nYou can easily add more to the supported models list by editing the [models.yaml](models.yaml) file. If you want to share some interesting base models, please send a PR.\n\n---\n\n# How people are using Fluxgym\n\nHere are people using Fluxgym to locally train Lora sharing their experience:\n\nhttps:\u002F\u002Fpinokio.computer\u002Fitem?uri=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\n\n\n# More Info\n\nTo learn more, check out this X thread: https:\u002F\u002Fx.com\u002Fcocktailpeanut\u002Fstatus\u002F1832084951115972653\n\n# Install\n\n## 1. One-Click Install\n\nYou can automatically install and launch everything locally with Pinokio 1-click launcher: https:\u002F\u002Fpinokio.computer\u002Fitem?uri=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\n\n\n## 2. Install Manually\n\nFirst clone Fluxgym and kohya-ss\u002Fsd-scripts:\n\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\ncd fluxgym\ngit clone -b sd3 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts\n```\n\nYour folder structure will look like this:\n\n```\n\u002Ffluxgym\n  app.py\n  requirements.txt\n  \u002Fsd-scripts\n```\n\nNow activate a venv from the root `fluxgym` folder:\n\nIf you're on Windows:\n\n```\npython -m venv env\nenv\\Scripts\\activate\n```\n\nIf your're on Linux:\n\n```\npython -m venv env\nsource env\u002Fbin\u002Factivate\n```\n\nThis will create an `env` folder right below the `fluxgym` folder:\n\n```\n\u002Ffluxgym\n  app.py\n  requirements.txt\n  \u002Fsd-scripts\n  \u002Fenv\n```\n\nNow go to the `sd-scripts` folder and install dependencies to the activated environment:\n\n```\ncd sd-scripts\npip install -r requirements.txt\n```\n\nNow come back to the root folder and install the app dependencies:\n\n```\ncd ..\npip install -r requirements.txt\n```\n\nFinally, install pytorch Nightly:\n\n```\npip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu121\n```\n\nOr, in case of NVIDIA RTX 50-series (5090, etc.) you will need to install cu128 torch and update bitsandbytes to the latest:\n\n```\npip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fnightly\u002Fcu128\npip install -U bitsandbytes\n```\n\n\n# Start\n\nGo back to the root `fluxgym` folder, with the venv activated, run:\n\n```\npython app.py\n```\n\n> Make sure to have the venv activated before running `python app.py`.\n>\n> Windows: `env\u002FScripts\u002Factivate`\n> Linux: `source env\u002Fbin\u002Factivate`\n\n## 3. Install via Docker\n\nFirst clone Fluxgym and kohya-ss\u002Fsd-scripts:\n\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\ncd fluxgym\ngit clone -b sd3 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts\n```\nCheck your `user id` and `group id` and change it if it's not 1000 via `environment variables` of `PUID` and `PGID`. \nYou can find out what these are in linux by running the following command: `id`\n\nNow build the image and run it via `docker-compose`:\n```\ndocker compose up -d --build\n```\n\nOpen web browser and goto the IP address of the computer\u002FVM: http:\u002F\u002Flocalhost:7860\n\n# Usage\n\nThe usage is pretty straightforward:\n\n1. Enter the lora info\n2. Upload images and caption them (using the trigger word)\n3. Click \"start\".\n\nThat's all!\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_322af29d0f74.gif](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_322af29d0f74.gif)\n\n# Configuration\n\n## Sample Images\n\nBy default fluxgym doesn't generate any sample images during training.\n\nYou can however configure Fluxgym to automatically generate sample images for every N steps. Here's what it looks like:\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_6946537f036e.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_6946537f036e.png)\n\nTo turn this on, just set the two fields:\n\n1. **Sample Image Prompts:** These prompts will be used to automatically generate images during training. If you want multiple, separate teach prompt with new line.\n2. **Sample Image Every N Steps:** If your \"Expected training steps\" is 960 and your \"Sample Image Every N Steps\" is 100, the images will be generated at step 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, for EACH prompt.\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_548da671d68a.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_548da671d68a.png)\n\n## Advanced Sample Images\n\nThanks to the built-in syntax from [kohya\u002Fsd-scripts](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts?tab=readme-ov-file#sample-image-generation-during-training), you can control exactly how the sample images are generated during the training phase:\n\nLet's say the trigger word is **hrld person.** Normally you would try sample prompts like:\n\n```\nhrld person is riding a bike\nhrld person is a body builder\nhrld person is a rock star\n```\n\nBut for every prompt you can include **advanced flags** to fully control the image generation process. For example, the `--d` flag lets you specify the SEED.\n\nSpecifying a seed means every sample image will use that exact seed, which means you can literally see the LoRA evolve. Here's an example usage:\n\n```\nhrld person is riding a bike --d 42\nhrld person is a body builder --d 42\nhrld person is a rock star --d 42\n```\n\nHere's what it looks like in the UI:\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_71a9b754ae4a.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_71a9b754ae4a.png)\n\nAnd here are the results:\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_c77e5313af2b.gif](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_c77e5313af2b.gif)\n\nIn addition to the `--d` flag, here are other flags you can use:\n\n\n- `--n`: Negative prompt up to the next option.\n- `--w`: Specifies the width of the generated image.\n- `--h`: Specifies the height of the generated image.\n- `--d`: Specifies the seed of the generated image.\n- `--l`: Specifies the CFG scale of the generated image.\n- `--s`: Specifies the number of steps in the generation.\n\nThe prompt weighting such as `( )` and `[ ]` also work. (Learn more about [Attention\u002FEmphasis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui\u002Fwiki\u002FFeatures#attentionemphasis))\n\n## Publishing to Huggingface\n\n1. Get your Huggingface Token from https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fsettings\u002Ftokens\n2. Enter the token in the \"Huggingface Token\" field and click \"Login\". This will save the token text in a local file named `HF_TOKEN` (All local and private).\n3. Once you're logged in, you will be able to select a trained LoRA from the dropdown, edit the name if you want, and publish to Huggingface.\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_1901459718ec.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_1901459718ec.png)\n\n\n## Advanced\n\nThe advanced tab is automatically constructed by parsing the launch flags available to the latest version of [kohya sd-scripts](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts). This means Fluxgym is a full fledged UI for using the Kohya script.\n\n> By default the advanced tab is hidden. You can click the \"advanced\" accordion to expand it.\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_a37a7b44bca7.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_a37a7b44bca7.png)\n\n\n## Advanced Features\n\n### Uploading Caption Files\n\nYou can also upload the caption files along with the image files. You just need to follow the convention:\n\n1. Every caption file must be a `.txt` file.\n2. Each caption file needs to have a corresponding image file that has the same name.\n3. For example, if you have an image file named `img0.png`, the corresponding caption file must be `img0.txt`.\n","# Flux Gym\n\n一个极其简单的网页界面，用于训练 FLUX LoRA **支持低显存（12GB\u002F16GB\u002F20GB）**。\n\n- **前端：** WebUI 分支自 [AI-Toolkit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fostris\u002Fai-toolkit)（由 https:\u002F\u002Fx.com\u002Fmultimodalart 创建的 Gradio 界面）\n- **后端：** 训练脚本由 [Kohya Scripts](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts) 提供支持\n\nFluxGym 通过一个默认隐藏的【高级】选项卡，支持 Kohya sd-scripts 的 100% 功能。\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_5767225efb8b.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_5767225efb8b.png)\n\n---\n\n# 这是什么？\n\n1. 我想要一个超级简单的 UI 来训练 Flux LoRA。\n2. [AI-Toolkit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fostris\u002Fai-toolkit) 项目非常棒，[@multimodalart](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fmultimodalart) 贡献的 Gradio 界面也十分完美，但该项目仅适用于 24GB 显存。\n3. [Kohya Scripts](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts) 在训练 FLUX 方面非常灵活且强大，但需要在终端中运行。\n4. 如果既能拥有 AI-Toolkit WebUI 的简洁性，又能享受 Kohya Scripts 的灵活性，那该多好？\n5. Flux Gym 就此诞生。它支持 12GB、16GB 和 20GB 显存，并且由于底层使用了 Kohya Scripts，因此具有可扩展性。\n\n---\n\n# 新闻\n\n- 9月25日：支持 Docker + 自动下载模型（无需手动下载模型即可完成设置）+ 支持自定义基础模型（不仅限于 flux-dev，任何模型只需添加到 [models.yaml](models.yaml) 文件中）。\n- 9月16日：新增“发布到 Hugging Face”功能 + 100% 支持 Kohya sd-scripts 的所有功能：https:\u002F\u002Fx.com\u002Fcocktailpeanut\u002Fstatus\u002F1835719701172756592\n- 9月11日：自动样本图像生成 + 自定义分辨率：https:\u002F\u002Fx.com\u002Fcocktailpeanut\u002Fstatus\u002F1833881392482066638\n\n---\n\n# 支持的模型\n\n1. Flux1-dev\n2. Flux1-dev2pro（如这里所述：https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@zhiwangshi28\u002Fwhy-flux-lora-so-hard-to-train-and-how-to-overcome-it-a0c70bc59eaf）\n3. Flux1-schnell（未能获得高质量结果，因此不推荐使用，但您可以自由尝试）\n4. 更多？\n\n当您选择模型开始训练时，这些模型会自动下载。\n\n您可以通过编辑 [models.yaml](models.yaml) 文件轻松添加更多支持的模型。如果您想分享一些有趣的基模型，请提交 PR。\n\n---\n\n# 人们如何使用 Fluxgym\n\n以下是一些使用 Fluxgym 在本地训练 LoRA 并分享经验的人：\n\nhttps:\u002F\u002Fpinokio.computer\u002Fitem?uri=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\n\n\n# 更多信息\n\n欲了解更多信息，请查看此 X 帖子：https:\u002F\u002Fx.com\u002Fcocktailpeanut\u002Fstatus\u002F1832084951115972653\n\n# 安装\n\n## 1. 一键安装\n\n您可以通过 Pinokio 一键启动器，在本地自动安装并启动所有内容：https:\u002F\u002Fpinokio.computer\u002Fitem?uri=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\n\n\n## 2. 手动安装\n\n首先克隆 Fluxgym 和 kohya-ss\u002Fsd-scripts：\n\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\ncd fluxgym\ngit clone -b sd3 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts\n```\n\n您的文件夹结构将如下所示：\n\n```\n\u002Ffluxgym\n  app.py\n  requirements.txt\n  \u002Fsd-scripts\n```\n\n现在从根目录 `fluxgym` 激活虚拟环境：\n\n如果您使用的是 Windows：\n\n```\npython -m venv env\nenv\\Scripts\\activate\n```\n\n如果您使用的是 Linux：\n\n```\npython -m venv env\nsource env\u002Fbin\u002Factivate\n```\n\n这将在 `fluxgym` 文件夹下方创建一个 `env` 文件夹：\n\n```\n\u002Ffluxgym\n  app.py\n  requirements.txt\n  \u002Fsd-scripts\n  \u002Fenv\n```\n\n现在进入 `sd-scripts` 文件夹，并将依赖项安装到已激活的环境中：\n\n```\ncd sd-scripts\npip install -r requirements.txt\n```\n\n然后返回根目录，安装应用程序的依赖项：\n\n```\ncd ..\npip install -r requirements.txt\n```\n\n最后，安装 PyTorch Nightly 版本：\n\n```\npip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu121\n```\n\n或者，如果您使用的是 NVIDIA RTX 50 系列显卡（如 5090 等），则需要安装 cu128 版本的 PyTorch，并将 bitsandbytes 更新到最新版本：\n\n```\npip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fnightly\u002Fcu128\npip install -U bitsandbytes\n```\n\n\n# 启动\n\n回到根目录 `fluxgym`，确保虚拟环境已激活，然后运行：\n\n```\npython app.py\n```\n\n> 请务必在运行 `python app.py` 之前激活虚拟环境。\n>\n> Windows：`env\u002FScripts\u002Factivate`\n> Linux：`source env\u002Fbin\u002Factivate`\n\n## 3. 通过 Docker 安装\n\n首先克隆 Fluxgym 和 kohya-ss\u002Fsd-scripts：\n\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\ncd fluxgym\ngit clone -b sd3 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts\n```\n\n检查您的 `user id` 和 `group id`，如果不是 1000，则通过 `PUID` 和 `PGID` 环境变量进行更改。您可以在 Linux 中运行以下命令来查看这些值：`id`\n\n现在构建镜像并通过 `docker-compose` 运行：\n\n```\ndocker compose up -d --build\n```\n\n打开浏览器，访问计算机或虚拟机的 IP 地址：http:\u002F\u002Flocalhost:7860\n\n# 使用方法\n\n使用起来非常简单：\n\n1. 输入 LoRA 相关信息。\n2. 上传图片并为其添加描述（使用触发词）。\n3. 点击“开始”。\n\n就这么简单！\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_322af29d0f74.gif](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_322af29d0f74.gif)\n\n# 配置\n\n## 样本图像\n\n默认情况下，Fluxgym 在训练过程中不会生成任何样本图像。\n\n不过，您可以配置 Fluxgym，使其每隔 N 步自动生成样本图像。效果如下所示：\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_6946537f036e.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_6946537f036e.png)\n\n要启用此功能，只需设置两个字段：\n\n1. **样本图像提示词：** 这些提示词将在训练过程中用于自动生成图像。如果有多个提示词，请用换行符分隔。\n2. **每 N 步生成一次样本图像：** 如果您的“预计训练步数”为 960，而“每 N 步生成一次样本图像”的值为 100，则系统会在第 100、200、300、400、500、600、700、800 和 900 步，为每个提示词分别生成图像。\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_548da671d68a.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_548da671d68a.png)\n\n## 高级示例图片\n\n得益于 [kohya\u002Fsd-scripts](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts?tab=readme-ov-file#sample-image-generation-during-training) 提供的内置语法，您可以在训练阶段精确控制示例图片的生成方式：\n\n假设触发词是 **hrld person**。通常，您可能会尝试以下示例提示词：\n\n```\nhrld person is riding a bike\nhrld person is a body builder\nhrld person is a rock star\n```\n\n但对于每个提示词，您都可以加入 **高级标志** 来完全掌控图像生成过程。例如，`--d` 标志允许您指定 SEED（种子）。\n\n指定种子意味着每张示例图片都会使用该确切的种子，因此您可以清晰地观察 LoRA 的演变过程。以下是使用示例：\n\n```\nhrld person is riding a bike --d 42\nhrld person is a body builder --d 42\nhrld person is a rock star --d 42\n```\n\nUI 界面如下所示：\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_71a9b754ae4a.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_71a9b754ae4a.png)\n\n生成结果如下：\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_c77e5313af2b.gif](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_c77e5313af2b.gif)\n\n除了 `--d` 标志外，您还可以使用其他标志：\n\n- `--n`：设置负向提示，直至下一个选项。\n- `--w`：指定生成图像的宽度。\n- `--h`：指定生成图像的高度。\n- `--d`：指定生成图像的种子。\n- `--l`：指定生成图像的 CFG 缩放值。\n- `--s`：指定生成步骤的数量。\n\n此外，像 `( )` 和 `[ ]` 这样的提示权重也同样适用。（了解更多关于 [Attention\u002FEmphasis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui\u002Fwiki\u002FFeatures#attentionemphasis) 的信息）\n\n## 发布到 Hugging Face\n\n1. 从 https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fsettings\u002Ftokens 获取您的 Hugging Face Token。\n2. 将该 Token 填入“Hugging Face Token”字段并点击“登录”。系统会将 Token 文本保存到名为 `HF_TOKEN` 的本地文件中（所有内容均为本地且私密）。\n3. 登录后，您就可以从下拉菜单中选择已训练好的 LoRA，若需要可编辑名称，然后将其发布到 Hugging Face。\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_1901459718ec.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_1901459718ec.png)\n\n\n## 高级功能\n\n高级选项卡是通过解析最新版 [kohya sd-scripts](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts) 所支持的启动标志自动生成的。这意味着 Fluxgym 是一个功能齐全的 UI，可用于运行 Kohya 脚本。\n\n> 默认情况下，高级选项卡处于隐藏状态。您可以点击“advanced”折叠面板将其展开。\n\n![https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_a37a7b44bca7.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_readme_a37a7b44bca7.png)\n\n\n## 高级特性\n\n### 上传说明文件\n\n您也可以同时上传说明文件和图像文件。只需遵循以下约定：\n\n1. 每个说明文件必须是 `.txt` 文件。\n2. 每个说明文件都应有一个同名的对应图像文件。\n3. 例如，如果您有一个名为 `img0.png` 的图像文件，则对应的说明文件必须是 `img0.txt`。","# FluxGym 快速上手指南\n\nFluxGym 是一个极简的 Web UI，用于训练 FLUX LoRA 模型。其最大特点是支持低显存（12GB\u002F16GB\u002F20GB）环境，底层基于强大的 Kohya Scripts，前端采用友好的 Gradio 界面。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**: Windows 或 Linux\n- **显卡**: NVIDIA GPU (推荐 RTX 30\u002F40 系列)\n- **显存**: 最低 12GB VRAM (支持 12GB\u002F16GB\u002F20GB\u002F24GB)\n- **CUDA 版本**: 建议 CUDA 12.1 或更高 (RTX 50 系列需 CUDA 12.8)\n\n### 前置依赖\n- Python 3.10+\n- Git\n- 良好的网络连接（用于自动下载模型和依赖）\n\n> **注意**: 国内用户若遇到 PyTorch 或 HuggingFace 下载缓慢，建议配置相应的镜像源或代理加速。\n\n---\n\n## 安装步骤\n\n### 方法一：一键安装（推荐新手）\n使用 Pinokio 启动器可自动完成所有环境配置和模型下载：\n访问 [Pinokio FluxGym 页面](https:\u002F\u002Fpinokio.computer\u002Fitem?uri=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym) 点击一键启动。\n\n### 方法二：手动安装\n\n#### 1. 克隆代码库\n首先克隆 FluxGym 及其依赖的 Kohya Scripts：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\ncd fluxgym\ngit clone -b sd3 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkohya-ss\u002Fsd-scripts\n```\n此时目录结构应包含 `app.py`, `requirements.txt` 和 `sd-scripts` 文件夹。\n\n#### 2. 创建并激活虚拟环境\n**Windows:**\n```bash\npython -m venv env\nenv\\Scripts\\activate\n```\n\n**Linux:**\n```bash\npython -m venv env\nsource env\u002Fbin\u002Factivate\n```\n\n#### 3. 安装依赖\n进入 `sd-scripts` 目录安装基础依赖：\n```bash\ncd sd-scripts\npip install -r requirements.txt\n```\n\n返回根目录安装应用依赖：\n```bash\ncd ..\npip install -r requirements.txt\n```\n\n#### 4. 安装 PyTorch\n**通用方案 (CUDA 12.1):**\n```bash\npip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu121\n```\n\n**RTX 50 系列专用 (CUDA 12.8):**\n```bash\npip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fnightly\u002Fcu128\npip install -U bitsandbytes\n```\n\n#### 5. Docker 安装（可选）\n若偏好容器化部署，确保修改 `PUID` 和 `PGID` 环境变量匹配当前用户后运行：\n```bash\ndocker compose up -d --build\n```\n启动后访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:7860`。\n\n---\n\n## 基本使用\n\n### 1. 启动服务\n确保虚拟环境已激活，在 `fluxgym` 根目录下运行：\n```bash\npython app.py\n```\n浏览器打开提示的地址（通常为 `http:\u002F\u002F127.0.0.1:7860`）。\n\n### 2. 训练流程\n界面操作非常直观，只需三步：\n\n1.  **填写 LoRA 信息**: 设置输出名称、触发词（Trigger Word）等基础参数。\n2.  **上传数据**:\n    *   上传训练图片。\n    *   为图片添加描述（Caption），务必包含设定的触发词。\n    *   *进阶*: 可直接上传与图片同名的 `.txt` 标签文件（如 `img0.png` 对应 `img0.txt`）。\n3.  **开始训练**: 点击 \"Start\" 按钮。\n\n### 3. 高级功能简述\n*   **自动生成样图**: 在配置项中填写 \"Sample Image Prompts\" 和 \"Sample Image Every N Steps\"，可在训练过程中定期生成预览图以监控效果。\n*   **固定种子演化**: 在提示词后添加 `--d 42` 等参数，可固定随机种子，直观观察 LoRA 随步数进化的过程。\n*   **发布到 Huggingface**: 填入 Token 登录后，可直接将训练好的 LoRA 上传至 Huggingface Hub。\n*   **高级参数**: 展开 \"Advanced\" 折叠栏，可使用 Kohya Scripts 支持的所有底层参数进行精细控制。\n\n模型将在首次选择时自动下载，无需手动干预。","独立游戏开发者小林希望为自己创作的像素风角色训练一个专属的 FLUX LoRA 模型，以便在本地生成大量一致性的角色立绘，但他手头只有一张显存为 16GB 的消费级显卡。\n\n### 没有 fluxgym 时\n- **硬件门槛过高**：现有的图形化训练工具通常要求 24GB 显存，小林的 16GB 显卡直接无法运行，被迫放弃可视化操作。\n- **操作极其繁琐**：若强行使用功能强大的 Kohya 脚本，必须在终端中手动编写复杂的命令行参数，配置容易出错且难以调试。\n- **环境部署困难**：需要手动下载基座模型、配置 Python 虚拟环境及依赖库，光是搭建训练环境就耗费了数天时间。\n- **缺乏实时反馈**：训练过程中无法直观看到生成的样本图，只能等待训练结束后才能判断效果，试错成本极高。\n\n### 使用 fluxgym 后\n- **低显存完美支持**：fluxgym 专为 12GB\u002F16GB\u002F20GB 显存优化，小林无需升级硬件即可直接在网页界面启动训练任务。\n- **可视化简易操作**：通过直观的 Web UI 上传数据集并调整参数，底层自动调用 Kohya 脚本，兼具了简单性与专业性。\n- **一键自动化流程**：启动时自动下载所需的 FLUX 基座模型，配合 Docker 或一键安装脚本，几分钟内即可完成环境搭建。\n- **实时样本预览**：训练过程中自动生成并展示采样图片，小林能实时监控模型学习进度，随时调整策略以获得最佳效果。\n\nfluxgym 让中低端显卡用户也能以零代码门槛，轻松享受专业级的 FLUX 模型微调体验。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcocktailpeanut_fluxgym_5767225e.png","cocktailpeanut","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fcocktailpeanut_5efd8fb5.jpg",null,"https:\u002F\u002Fpinokio.co","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut",[78,82,86,90],{"name":79,"color":80,"percentage":81},"Python","#3572A5",80.3,{"name":83,"color":84,"percentage":85},"JavaScript","#f1e05a",16.8,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Dockerfile","#384d54",2.7,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"Shell","#89e051",0.2,3197,377,"2026-04-08T12:58:28","MIT","Linux, Windows","必需 NVIDIA GPU。支持低显存模式 (12GB\u002F16GB\u002F20GB)。针对 RTX 50 系列 (如 5090) 需特定配置。","未说明",{"notes":102,"python":103,"dependencies":104},"1. 核心卖点是支持低显存 (12GB\u002F16GB\u002F20GB) 训练 FLUX LoRA。\n2. 必须安装 PyTorch Nightly 版本：普通卡使用 CUDA 12.1 (cu121)，NVIDIA RTX 50 系列需使用 CUDA 12.8 (cu128) 并更新 bitsandbytes。\n3. 后端基于 Kohya Scripts，前端基于 Gradio。\n4. 模型支持自动下载，也可通过修改 models.yaml 添加自定义底模。\n5. 提供 Docker 部署方案，需注意设置 PUID 和 PGID 环境变量。","未说明 (需支持 venv)",[105,106,107,108,109,110],"torch (Nightly build, cu121 或 cu128)","torchvision","torchaudio","bitsandbytes","gradio","kohya-ss\u002Fsd-scripts",[15,14],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-09T09:33:23.675198",[115,120,125,129,134,139,143],{"id":116,"question_zh":117,"answer_zh":118,"source_url":119},25967,"为什么在训练时遇到 'use_libuv was requested but PyTorch was build without libuv support' 错误？","该错误通常与多 GPU 设置或环境配置有关。即使你只有一张显卡，Accelerate 可能仍尝试使用多 GPU 设置。解决方法是在终端运行 `accelerate config` 命令，按照提示回答是\u002F否问题（类似初始化脚本），并在配置中禁用多余的 GPU 或明确设置 `num_processes=1`。此外，确保你的显卡显存至少为 12GB，否则建议使用 RunPod 或 Vast.ai 等云端 GPU 实例进行训练。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\u002Fissues\u002F41",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},25968,"FluxGym 支持 AMD 显卡吗？如何在 AMD GPU 上安装？","目前 FluxGym 主要针对 NVIDIA 显卡优化，AMD 显卡支持有限且不稳定。虽然有用户尝试通过设置环境变量 `export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0` (Linux) 或在启动前配置相关参数来运行，但往往只能使用 CPU 而非 GPU 进行计算（出现 'bitsandbytes compiled without GPU support' 警告）。官方建议如果没有成功的 AMD 配置方案，可以考虑租用云端的 NVIDIA GPU（如 4090）进行训练，成本约为每小时 0.4 美元。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\u002Fissues\u002F252",{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":124},25969,"如何修复因 Gradio 和 Transformers 升级导致的兼容性问题？","截至 2025 年 12 月，由于 Gradio 和 Transformers 库的升级，需要手动修改项目根目录下的 `requirements.txt` 文件以指定版本，否则 FluxGym 无法正常工作。请将以下行添加到文件中或修改现有版本：\n- `transformers==4.49`\n- `gradio==5.50`\n修改后重新安装依赖即可解决。",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},25970,"训练过程中出现 'cuDNN SDPA backward got grad_output.stride' 警告且训练卡住或极慢怎么办？","这是一个已知的 cuDNN 向后传播警告，通常发生在加载图片数量较多时（例如 8 张以上），减少图片数量（如 5 张）可能暂时避免该问题。如果训练看似卡住（控制台长时间无输出但 GPU 占用率高），请耐心等待，有时第二个 epoch 开始后进度会恢复正常。该警告本身不一定导致失败，但如果长时间无进展，建议检查显存使用情况或尝试减少批次大小。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\u002Fissues\u002F42",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},25971,"点击 'Add AI captions with Florence-2' 后模型下载卡住或失败如何解决？","这是 Hugging Face 模型缓存路径配置问题。解决方法是手动下载模型文件并放置到正确的缓存目录中，而不是让程序自动下载。具体步骤：\n1. 设置环境变量：`set TRANSFORMERS_CACHE=C:\\Users\\你的用户名\\.cache\\huggingface\\hub` (Windows)。\n2. 确保模型文件位于 `snapshots` 文件夹下，而不是 `blob` 文件夹。正确路径示例：`C:\\Users\\你的用户名\\.cache\\huggingface\\hub\\models--multimodalart--Florence-2-large-no-flash-attn\\snapshots\\[commit_hash]\\pytorch_model.bin`。\n3. 如果仍然无效，检查 `HF_HOME` 环境变量配置。部分用户还需修改 `models.yaml` 中的模型文件名（如将 `.sft` 改为 `.safetensors`）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\u002Fissues\u002F46",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":119},25972,"运行训练脚本时报错 'arguments are required: training_script, training_script_args' 是什么原因？","这通常意味着训练脚本未正确下载或路径配置错误，导致 Accelerate 找不到入口文件。首先确认你是否完整克隆了仓库或安装了所有必要文件。如果问题依旧，尝试重新安装环境或手动指定训练脚本路径。另外，确保在执行 `accelerate launch` 命令时正确传递了脚本名称和参数。如果多次重装无效，可能是环境初始化脚本未正确执行，建议检查 Pinokio 或手动安装流程中的每一步。",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},25973,"Pinokio 安装 FluxGym 时 FFMPEG 安装失败怎么办？","FFMPEG 安装失败通常是由于网络问题或缺少系统依赖导致的。尝试以下方法：\n1. 确保 Pinokio 是以管理员身份运行。\n2. 手动下载 FFMPEG 并将其二进制文件路径添加到系统环境变量 PATH 中。\n3. 如果是 Windows 用户，可以尝试单独安装 FFMPEG（通过 scoop 或 chocolatey：`choco install ffmpeg`），然后重启 Pinokio 再次尝试安装 FluxGym。\n4. 若仍失败，考虑跳过 Pinokio 直接使用手动安装方式部署 FluxGym。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcocktailpeanut\u002Ffluxgym\u002Fissues\u002F339",[]]