Fizgig v7: Anima, SDXL y ajuste fino para todos los modelos

Fizgig v7.0.0, publicado el 5 de octubre, trae Anima y SDXL al estudio y convierte el ajuste fino completo en una función de cada modelo compatible (GitHub | notas de la versión | guía de controladores). Un parche v7.0.1 llegó el mismo día.

Fizgig: un banco de trabajo para entrenar, ajustar, reparar y explorar Flux 2 Klein 9B, Krea 2, MiniMax H3, Qwen Image 2.1, SDXL y Anima

El estudio ya entrenaba LoRAs, LoKRs y ajustes finos para Flux 2 Klein, Krea 2, MiniMax H3 y Qwen Image 2.1. La versión 7 cierra dos brechas a la vez: añade las dos familias más antiguas más solicitadas y pone todo el banco de trabajo a disposición de cualquier modelo que describa un controlador de la comunidad.

Dos nuevos modelos base

Ambos incluyen presets de LoRA y LoKR, LoRAs de tipo slider a partir de pares de prompts o pares de fotos, y ajuste fino. Anima recibe un preset de Personaje, un preset de Estilo y la propia receta Oficial de la model card; SDXL recibe presets Strong, Standard y Slider con EMA activado. Los LoRAs SDXL de la comunidad también se cargan en el banco de trabajo, incluidos archivos kohya, LoCon y LoRAs de velocidad como Lightning y LCM. Todo lo que supera los 77 tokens de CLIP se codifica en fragmentos tal como lo hace ComfyUI, de modo que los pies de foto largos ya no se cortan.

Ajuste fino en todos los modelos

El ajuste fino es ahora una única opción Tipo de entrenamiento en la pestaña Training para los seis modelos, y es nueva para Klein 9B, SDXL y Anima. Cada ejecución escribe un checkpoint completo que reemplaza el archivo base.

Lo que más ha cambiado es la planificación de memoria. El ajuste fino empaqueta tanto del modelo como quepa en cada pasada, en lugar de entrenar siempre una parte a la vez, y transmite desde la memoria del sistema los bloques que no está entrenando cuando es necesario. En una tarjeta suficientemente grande, todo el modelo se entrena en una sola pasada; en una tarjeta pequeña, el trabajo se divide.

En una tarjeta de 32 GB, Krea 2 necesita dos pasadas en lugar de cuatro, y MiniMax H3 tres. En las pruebas del autor, entrenar todo junto recorrió el modelo completo unas 2,6 veces más rápido que cuatro pasadas separadas, medido en Anima. Una nueva configuración Tamaño de ventana limita cuántas partes se entrenan juntas, para tarjetas que están cerca de su límite, y la pestaña Training muestra el plan que obtendrá la tarjeta actual antes de que comience una ejecución.

Las herramientas del banco de trabajo (aquí la vista de preparación de clips de vídeo Gizmo) funcionan en todos los modelos y ahora comparten una única interfaz de controlador.

El sistema de controladores está completo

Klein y MiniMax H3 ahora funcionan con el mismo sistema de controladores que usan Krea 2, Qwen Image 2.1, SDXL y Anima. Un modelo se describe una vez, como sus archivos, su formato de LoRA y su código de modelo tras una interfaz estándar, y el entrenamiento, las vistas previas, las descargas, la planificación de memoria y las cinco herramientas del banco de trabajo funcionan a partir de esa descripción.

El efecto práctico es que una función creada para un modelo pasa a estar disponible para los demás, y la comunidad puede añadir modelos. La guía para escribir un controlador cubre desde dónde se llama al código, tutoriales para un modelo de imágenes fijas y un modelo de vídeo, todas las capacidades opcionales y una lista de verificación de lo que debe incluir un modelo finalizado. SDXL, Anima y Qwen Image 2.1 se crearon siguiéndola, y las pull requests de modelos nuevos o más antiguos son bienvenidas.

Novedades del banco de trabajo

• Repair Studio ahora vuelve a renderizar solo los bloques posteriores a un cambio de slider, en todos los modelos, con la misma imagen que un render completo. Está activado de forma predeterminada y se puede desactivar en la tarjeta Setup.
• Checkpoint to LoRA funciona con todos los ajustes finos, incluidos SDXL y Anima. Convierte un checkpoint ajustado en un LoRA con los rangos elegidos; el autor señala que un LoRA extraído de un ajuste fino resulta más fuerte que uno entrenado directamente con el mismo rango.
• Los LoRAs LoHa se cargan en el Profiler y Extract. Extract convierte un LoHa en un LoRA estándar.
• Los prompts negativos obtienen una caja multilínea adecuada, con un valor predeterminado por modelo que recuerda las ediciones. Las exclusiones sin conflictos ahora se guardan por modelo, de modo que una exclusión de Krea 2 ya no afecta a SDXL en las mismas fotos.
• Se cargan más formatos de LoRA: los LoRAs SDXL guardados con nomenclatura diffusers ahora funcionan en todas partes, junto con archivos kohya, LyCORIS, PEFT y de estilo ComfyUI.

Los LoRAs y LoKRs guardados, los guardados de Repair Studio y las salidas de Extract conservan el mismo formato y se cargan mediante el cargador de LoRA estándar de ComfyUI.

Cómo obtenerlo

Las instalaciones existentes se actualizan con update_fizgig.bat, o update_fizgig_rocm.bat en AMD. Las secciones Anima y SDXL de la pestaña Preferences descargan sus modelos, y las configuraciones guardadas de H3 se conservan.