Flow-Factory
让流匹配模型轻松学会强化学习，生成更符合目标的结果
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 749
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- CUDA GPU 24G 以上
- Python 3.10+
安装与启动步骤
-
1克隆
先拉代码。
git clone https://github.com/X-GenGroup/Flow-Factory.git -
2装本包
用可编辑模式装，方便改配置。
pip install -e . -
3装定制扩散库
它依赖改过的扩散库版本。
pip install -e ./diffusers -
4准备数据
按文档把提示词与图片对齐。
# 参考 configs 目录示例 -
5起训练
先用小配置验证流程。
# 运行仓库里的训练入口
如何确认成功
训练能跑过一个 epoch，检查点正常保存。
注意事项
- 它做的是流匹配训练，和常规扩散训练脚本不通用。
- 定制扩散库必须用它自带的版本。
核心亮点
- 统一框架，简化了流匹配模型上 RL 的训练流程，上手快
- 支持图像和视频生成，覆盖场景广
- 与主流 RL 算法（如 PPO）集成，便于直接优化自定义奖励
不足之处
- 项目早期，文档和社区支持尚待完善
- 依赖特定模型结构，迁移到其他流匹配实现可能需要适配
适用场景
- 图像生成中根据美学评分优化生成质量
- 视频生成中根据用户偏好调整动态内容
- 研究流匹配模型的 RL 对齐方法
替代项目
Diffusion-RL、DDPO、DPOK
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