Instructions to use obann001/Emma_Vaganova with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use obann001/Emma_Vaganova with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("obann001/Emma_Vaganova") prompt = "Portrait of a woman, medium brown wavy hair, natural warm skin tone. Style of 3mm@. Raw photo, soft daylight, no over-processed look." image = pipe(prompt).images[0] - Inference
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
File size: 2,628 Bytes
520a6fd | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 | # Model card — `flux_file_emma_32network128_rank32_bf16`
## Résumé
| Champ | Valeur |
|-------|--------|
| **Type** | LoRA (Flux) |
| **Base model** | [FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) |
| **Trigger token** | `3mm@` |
| **Network dim (rank)** | 32 |
| **Network alpha** | 128 |
| **Précision export** | bf16 |
| **UNet training** | fp8 base (`fp8_base`), blocks_to_swap 22 (entraînement local RTX 3060 12 Go) |
## Parcours d’entraînement (run de publication)
| Étape | Détail |
|-------|--------|
| **Reprise** | State local `flux_file_emma_32network128_rank32_bf16-step01500-state` (**global step 1500**) |
| **Objectif** | `max_train_steps = 1550` → **+50 steps** après reprise |
| **Date du checkpoint publié** | 2026-09-16 (save ~19:33 locale) |
| **Fichier local source** | `…-step00050.safetensors` (suffixe = segment de run après reprise, **pas** « step global 50 ») |
| **Workflow** | ComfyUI FluxTrainer — `flux_lora_train_emma_3mm@_080926` ; boucles 250 steps en bypass ; segment actif = loop **50** steps |
## Hyperparamètres (extrait `args.json` du run)
- **Learning rate** : 6e-4
- **Optimizer** : Adafactor (cosine, warmup 150 steps)
- **Gradient checkpointing** : enabled
- **Cache** : latents + text encoder outputs on disk
- **Dataset** : images Emma Step_4, token `3mm@` ; régularisation woman (chemins locaux, non publiés)
## Fichier publié sur le Hub
| Propriété | Valeur |
|-----------|--------|
| **Nom sur le Hub** | `flux_file_emma_32network128_rank32_bf16.safetensors` |
| **Taille** | 306 510 112 octets (~292 MiB) |
| **SHA256** | `791dba36b8d7432254586e071b46e196e2da09dc77d63869e0d67e68e232ffb3` |
## Limites connues
- La **validation Comfy** (896×1024, 20 steps) a provoqué un **OOM** en fin de graphe sur GPU 12 Go ; l’upload automatique HuggingFace du workflow **n’a pas été exécuté** — ce dépôt a été mis à jour **manuellement** (safetensors + docs).
- Le checkpoint sibling `…-step00050-state/` (reprise optimizer) **n’est pas** sur le Hub ; pour reprendre l’entraînement, utiliser les states **en local**.
- L’archive **`archives/flux_file_emma_72network128_rank72_bf16.safetensors`** est un **ancien rank 72** ; SHA et step ne correspondent pas au state rank 72 local documenté séparément.
## Évaluation
Pas de benchmark automatisé sur le Hub pour ce push. Qualité jugée par comparaison visuelle locale (A/B vs checkpoint step 1500) — à documenter côté auteur si besoin.
## Licence
OpenRAIL++ — respecter la licence FLUX.1-dev et les usages autorisés du dépôt.
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