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
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Download MODEL_CARD.md from obann001/Emma_Vaganova: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 2.63 kB
-
https://huggingface.co/obann001/Emma_Vaganova/resolve/main/MODEL_CARD.md
- Command line
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hf download hf://obann001/Emma_Vaganova/MODEL_CARD.md
-
curl -L -o MODEL_CARD.md https://huggingface.co/obann001/Emma_Vaganova/resolve/main/MODEL_CARD.md
2.63 kB
Model card — flux_file_emma_32network128_rank32_bf16
Résumé
| Champ | Valeur |
|---|---|
| Type | LoRA (Flux) |
| Base model | 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.safetensorsest 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.