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-license: other
-license_name: license-flux1-dev
-license_link: >-
-  https://github.com/black-forest-labs/flux/blob/main/model_licenses/LICENSE-FLUX1-dev
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+license: other
+license_name: license-flux1-dev
+license_link: >-
+  https://github.com/black-forest-labs/flux/blob/main/model_licenses/LICENSE-FLUX1-dev
+---
+## 1. 童装lora的效果展示
+本部分以182张童装数据作为训练数据，训练flux.1 模型的lora，生成的图片适合买家秀和商品种草场景，从以下的图片可以看出，生成的图片非常真实且质量很高。本部分实验仅为了进行效果展示，如果训练图片数量更多，质量更高，将会获得更好的生成结果。本部分实验的效果展示如下：
+
+![kid-clothes-lora](https://raw.githubusercontent.com/yishaoai/tutorials-of-100-wonderful-ai-models/main/1.flux-lora-finetune/assets/kid-clothes-lora.png)
+
+## 2. Flux.1 的lora微调实验
+
+**代码和环境准备**
+
+首先我们下载代码和安装 python 依赖库：
+```shell
+git clone https://github.com/yishaoai/tutorials-of-100-wonderful-ai-models
+cd tutorials-of-100-wonderful-ai-models/1.flux-lora-finetune/x-flux/
+git submodule update --init .
+
+pip install -r requirements.txt
+cd ../..
+
+```
+
+**数据准备**
+本部分实验主要从互联网搜集了182张童装的照片，包括男孩和女孩。这些童装主要是买家秀种草场景。如果您需要训练自己的数据，可以按这个 png/json 成对的格式准备数据。
+我们将所有的图像都放在 images 文件夹下。并且每个图片有一个对应的json文件，json文件中内容都是一样的，如下所示：
+
+```shell
+├── images/
+│    ├── 1.png
+│    ├── 1.json
+│    ├── 2.png
+│    ├── 2.json
+│    ├── ...
+```
+
+
+**实验脚本**
+本实验使用单卡L20 机器，最大显存占用为。
+```shell
+export PYTHONPATH=$PWD/x-flux:$PYTHONPATH
+accelerate launch --config_file "default_config.yaml" x-flux/train_flux_lora_deepspeed.py --config "x-flux/train_configs/test_lora.yaml"
+```
+
+## 3. 基于童装lora的推断
+
+可以在huggingface下载本实验训练好的 lora，地址是 [YishaoAI/flux-dev-lora-kid-clothes](https://huggingface.co/YishaoAI/flux-dev-lora-kid-clothes/tree/main).
+
+**x-flux 的推断方法**
+
+```shell
+bash infer_xlabs.sh
+```
+
+**diffusers 的推断方法**
+```shell
+cd 1.flux-lora-finetune/diffusers/
+git submodule update --init .
+cd ../..
+python infer_diffusers.py
+```