В Fizgig 9.0.4 добавили обучение Fibo 2.0 на видеокартах с 12 ГБ памяти. Для тех, кто обучает LoRA и не хочет собирать отдельную рабочую станцию, это прям полезное обновление. В посте на Reddit также отмечают, что сохранённые модели загружаются в ComfyUI, а предпросмотры Turbo работают за четыре шага.
Fibo 2.0 поддерживает обычные и edit-LoRA, sliders и полное дообучение. Модель попала в Fizgig через pull request от @spaghettified26. Z-Image Base теперь обучается отдельно, а предпросмотр для неё идёт на Turbo.
Для масок можно написать, какой объект выделить: их создаёт SAM 3.1, а затем границу разрешается поправить вручную. Маскированное обучение добавили и для кадров MiniMax H3. Для стилевых LoRA каждое изображение дополнительно обучается как кроп в своём масштабе — так фактура и мазки сохраняются в исходном разрешении. В галерее Samples появился Style score, который показывает результат по эпохам.
Ещё обновление обучает прозрачные PNG для Qwen Image 2.1, добавляет три оптимизатора — Prodigy, Muon и Automagic v4 — и позволяет загружать датасеты из подпапок. Если начать обучение с меньшего разрешения, время сокращается примерно на 20%; также появились caption dropout и более стабильный Adaptive LR. Плюс восемь тем и автозагрузка недостающих моделей в RunPod и Vast.ai. Настроек уже немало, но главное тут — больше контроля над стилем без обязательной мощной видеокарты.
ИсточникReddit: AI-видео и картинки
