Scripts de entrenamiento, generación y utilidades para Stable Diffusion y otros modelos de generación de imágenes, con soporte para LoRA y fine-tuning.
7,2 mil1,2 milPythonApache-2.0Actualizado hace 3 días
ostris/ai-toolkit
Suite integral para ajustar modelos de difusión de imagen, video y audio en GPU de consumo, desde una interfaz web o la CLI.
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¿Qué es?
AI Toolkit es una suite de entrenamiento para ajustar modelos de difusión. Abarca modelos de imagen, edición mediante instrucciones, video y audio, incluidas familias como FLUX, Qwen-Image, SDXL, Wan 2.x y LTX-2. El proyecto busca que estos modelos puedan ejecutarse en hardware de consumo.
El entrenamiento se puede gestionar desde una interfaz web que permite iniciar, detener y supervisar trabajos, o desde la línea de comandos con archivos de configuración YAML que se pasan a run.py. Si el proceso se interrumpe, el entrenamiento se reanuda desde el último checkpoint. Los datasets consisten en carpetas de imágenes con archivos .txt de captions correspondientes; las imágenes se redimensionan y agrupan automáticamente por proporción, así que no hace falta recortarlas manualmente.
El proyecto admite redes LoRA y LoKr, con opciones para seleccionar capas específicas mediante filtros de inclusión y exclusión. Se puede instalar con un gestor integrado que configura el entorno de PyTorch, o manualmente con Python 3.10 o superior y una GPU Nvidia.
Funciones clave
- 01Entrena modelos de difusión de imagen, edición, video y audio desde un mismo toolkit.
- 02Incluye una interfaz web para iniciar, detener y supervisar trabajos de entrenamiento.
- 03Permite entrenar desde la línea de comandos con archivos de configuración YAML.
- 04Admite redes LoRA y LoKr con filtros de inclusión y exclusión por capa.
- 05Reanuda el entrenamiento desde el último checkpoint si se interrumpe.
- 06Redimensiona y agrupa automáticamente imágenes con distintas proporciones.
Casos de uso
- Entrenar un estilo o personaje personalizado con LoRA de FLUX o SDXL en una sola GPU de consumo.
- Ajustar un modelo de video Wan o LTX con un dataset personal.
- Ejecutar trabajos de entrenamiento en un servidor remoto y supervisarlos desde la interfaz web.
Inicio rápido
- 1
Clona el repositorio
git clone https://github.com/ostris/ai-toolkit.git - 2
Entra en la carpeta del proyecto
cd ai-toolkit - 3
Inicia AI Toolkit Manager en Linux (configura el entorno y abre la interfaz en http://localhost:8675)
./run_linux.sh
Antes de usarlo
- El autor indica que el administrador de un solo clic es experimental.
- La instalación manual requiere una GPU Nvidia y suficiente VRAM para el modelo que entrenes.
- Algunos modelos compatibles, como FLUX.1-dev, requieren solicitar acceso previamente en Hugging Face.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es ai-toolkit?
- Suite integral para ajustar modelos de difusión de imagen, video y audio en GPU de consumo, desde una interfaz web o la CLI. AI Toolkit es una suite de entrenamiento para ajustar modelos de difusión. Abarca modelos de imagen, edición mediante instrucciones, video y audio, incluidas familias como FLUX, Qwen-Image, SDXL, Wan 2.x y LTX-2. El proyecto busca que estos modelos puedan ejecutarse en hardware de consumo.
- ¿ai-toolkit es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- ai-toolkit es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿ai-toolkit sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de ai-toolkit fue el 19 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar ai-toolkit?
- Entrenar un estilo o personaje personalizado con LoRA de FLUX o SDXL en una sola GPU de consumo. Ajustar un modelo de video Wan o LTX con un dataset personal. Ejecutar trabajos de entrenamiento en un servidor remoto y supervisarlos desde la interfaz web.
- ¿Cómo se instala ai-toolkit?
- Clona el repositorio: git clone https://github.com/ostris/ai-toolkit.git Entra en la carpeta del proyecto: cd ai-toolkit Inicia AI Toolkit Manager en Linux (configura el entorno y abre la interfaz en http://localhost:8675): ./run_linux.sh
- ¿Dónde consigo ai-toolkit?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/ostris/ai-toolkit
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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