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TypeScript
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Schema.intersect([
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Schema.object({
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model_train_type: Schema.string().default("flux-lora").disabled().description("训练种类"),
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||
pretrained_model_name_or_path: Schema.string().role('filepicker', { type: "model-file" }).default("./sd-models/model.safetensors").description("Flux 模型路径"),
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||
ae: Schema.string().role('filepicker', { type: "model-file" }).description("AE 模型文件路径"),
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||
clip_l: Schema.string().role('filepicker', { type: "model-file" }).description("clip_l 模型文件路径"),
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||
t5xxl: Schema.string().role('filepicker', { type: "model-file" }).description("t5xxl 模型文件路径"),
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||
resume: Schema.string().role('filepicker', { type: "folder" }).description("从某个 `save_state` 保存的中断状态继续训练，填写文件路径"),
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}).description("训练用模型"),
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Schema.object({
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timestep_sampling: Schema.union(["sigma", "uniform", "sigmoid", "shift"]).default("sigmoid").description("时间步采样"),
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sigmoid_scale: Schema.number().step(0.001).default(1.0).description("sigmoid 缩放"),
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model_prediction_type: Schema.union(["raw", "additive", "sigma_scaled"]).default("raw").description("模型预测类型"),
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discrete_flow_shift: Schema.number().step(0.001).default(1.0).description("Euler 调度器离散流位移"),
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loss_type: Schema.union(["l1", "l2", "huber", "smooth_l1"]).default("l2").description("损失函数类型"),
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guidance_scale: Schema.number().step(0.01).default(1.0).description("CFG 引导缩放"),
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t5xxl_max_token_length: Schema.number().step(1).description("T5XXL 最大 token 长度（不填写使用自动）"),
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train_t5xxl: Schema.boolean().default(false).description("训练 T5XXL（不推荐）"),
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}).description("Flux 专用参数"),
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Schema.object(
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UpdateSchema(SHARED_SCHEMAS.RAW.DATASET_SETTINGS, {
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resolution: Schema.string().default("768,768").description("训练图片分辨率，宽x高。支持非正方形，但必须是 64 倍数。"),
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enable_bucket: Schema.boolean().default(true).description("启用 arb 桶以允许非固定宽高比的图片"),
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min_bucket_reso: Schema.number().default(256).description("arb 桶最小分辨率"),
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max_bucket_reso: Schema.number().default(2048).description("arb 桶最大分辨率"),
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bucket_reso_steps: Schema.number().default(64).description("arb 桶分辨率划分单位，FLUX 需大于 64"),
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})
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).description("数据集设置"),
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// 保存设置
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SHARED_SCHEMAS.SAVE_SETTINGS,
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Schema.object({
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max_train_epochs: Schema.number().min(1).default(20).description("最大训练 epoch（轮数）"),
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train_batch_size: Schema.number().min(1).default(1).description("批量大小, 越高显存占用越高"),
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gradient_checkpointing: Schema.boolean().default(true).description("梯度检查点"),
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||
gradient_accumulation_steps: Schema.number().min(1).default(1).description("梯度累加步数"),
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network_train_unet_only: Schema.boolean().default(true).description("仅训练 U-Net"),
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network_train_text_encoder_only: Schema.boolean().default(false).description("仅训练文本编码器"),
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}).description("训练相关参数"),
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// 学习率&优化器设置
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SHARED_SCHEMAS.LR_OPTIMIZER,
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Schema.intersect([
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Schema.object({
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network_module: Schema.union(["networks.lora_flux", "networks.oft_flux", "lycoris.kohya"]).default("networks.lora_flux").description("训练网络模块"),
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||
network_weights: Schema.string().role('filepicker').description("从已有的 LoRA 模型上继续训练，填写路径"),
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||
network_dim: Schema.number().min(1).default(2).description("网络维度，常用 4~128，不是越大越好, 低dim可以降低显存占用"),
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||
network_alpha: Schema.number().min(1).default(16).description("常用值：等于 network_dim 或 network_dim*1/2 或 1。使用较小的 alpha 需要提升学习率"),
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network_dropout: Schema.number().step(0.01).default(0).description('dropout 概率 （与 lycoris 不兼容，需要用 lycoris 自带的）'),
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scale_weight_norms: Schema.number().step(0.01).min(0).description("最大范数正则化。如果使用，推荐为 1"),
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||
network_args_custom: Schema.array(String).role('table').description('自定义 network_args，一行一个'),
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enable_base_weight: Schema.boolean().default(false).description('启用基础权重（差异炼丹）'),
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}).description("网络设置"),
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// lycoris 参数
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SHARED_SCHEMAS.LYCORIS_MAIN,
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SHARED_SCHEMAS.LYCORIS_LOKR,
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SHARED_SCHEMAS.NETWORK_OPTION_BASEWEIGHT,
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]),
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// 预览图设置
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SHARED_SCHEMAS.PREVIEW_IMAGE,
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// 日志设置
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SHARED_SCHEMAS.LOG_SETTINGS,
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// caption 选项
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// FLUX 去除 max_token_length
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Schema.object(UpdateSchema(SHARED_SCHEMAS.RAW.CAPTION_SETTINGS, {}, ["max_token_length"])).description("caption（Tag）选项"),
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// 数据增强
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SHARED_SCHEMAS.DATA_ENCHANCEMENT,
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// 其他选项
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SHARED_SCHEMAS.OTHER,
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// 速度优化选项
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Schema.object(
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UpdateSchema(SHARED_SCHEMAS.RAW.PRECISION_CACHE_BATCH, {
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||
fp8_base: Schema.boolean().default(true).description("对基础模型使用 FP8 精度"),
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||
fp8_base_unet: Schema.boolean().description("仅对 U-Net 使用 FP8 精度（CLIP-L不使用）"),
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||
sdpa: Schema.boolean().default(true).description("启用 sdpa"),
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||
cache_text_encoder_outputs: Schema.boolean().default(true).description("缓存文本编码器的输出，减少显存使用。使用时需要关闭 shuffle_caption"),
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||
cache_text_encoder_outputs_to_disk: Schema.boolean().default(true).description("缓存文本编码器的输出到磁盘"),
|
||
}, ["xformers"])
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||
).description("速度优化选项"),
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||
// 分布式训练
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SHARED_SCHEMAS.DISTRIBUTED_TRAINING
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||
]);
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