bghira/SimpleTuner
A general fine-tuning kit geared toward image/video/audio diffusion models.
What it solves
SimpleTuner は大規模生成 AI モデルのファインチューニングプロセスをシンプルにします。画像、動画、音声モデルのトレーニング用に統一されたアクセスしやすいフレームワークを提供し、複雑な手動設定や調整の必要性を削減すると同時に、最新のモデルアーキテクチャを多数サポートします。
How it works
SimpleTuner は LoRA、LyCORIS、フルランクトレーニングなど様々なファインチューニング手法をサポートする包括的なトレーニングパイプラインとして機能します。DeepSpeed や FSDP2 といった高度なメモリ最適化ツールを統合し、消費者向けハードウェア（最小 16GB VRAM）でも大規模モデルのトレーニングを可能にします。プロジェクトにはライフサイクル管理用の Web UI と、パワーユーザー向けのコマンドラインインターフェースが含まれます。また、埋め込みの自動キャッシュ機能と、データセットキャプション用の CaptionFlow との統合も備えています。
Who it’s for
研究者、AI アーティスト、開発者がコードベースに深く入り込むことなく生成モデルをファインチューニングできるよう設計されており、マルチユーザーオーケストレーション、ロールベースのアクセス制御、ジョブキューイングを必要とするエンタープライズチームにも適しています。
Highlights
- Broad Model Support: Compatible with a massive range of architectures including Flux.1/2, Stable Diffusion XL/3, Wan Video, and LTX Video.
- Multi-Modal Capability: A single pipeline for training image, video, and audio generative models.
- Enterprise-Grade Infrastructure: Includes worker orchestration, SSO integration, and quota management for team-based training.
- Memory Efficiency: Supports quantization (int8/fp8/nf4) and gradient checkpointing to lower hardware barriers.
- Advanced Techniques: Implements TREAD (token-wise dropout), masked loss training, and AnyFlow distillation.