【FLUX.1】LoRAのトレーニング時間を比較（意外な結果）
以前の記事でFLUX.1を使ったLoRAのトレーニングを説明しました。今回もai-toolkitを使って実験をします。
実験内容
512x512(pixel)の画像を5枚、10枚、15枚用意し、トレーニングをします。トレーンイグ用画像はComfyUI（FLUX.1-dev）で作成しました。
キャプションは「Add AI captions with Florence-2」の結果をそのまま使用しました。
Advanced optionsはデフォルト通りです。
・Steps : 1000
・Learning Rate : 0.0004
・LoRA Rank : 16
・Model to train : dev
・Low VRAM : Yes
GPUはNVIDIA RTX A6000（GPUメモリ 48GB）です。
実験結果
（Load Flux model等の時間は除外し）トレーニング時間（step1〜1000の間）を手元タイマーで計りました。結果は5枚が41分、10枚が43分、15枚が42分となり、枚数に関わらず40-45分程度でトレーニングが完了しました。
枚数が増えればトレーニング時間が長くなると思っていただけに、予想外の結果になりました。
15枚のトレーニングより、10枚のトレーニングの方が時間かかっていたのは、同じPCで別の作業をしていたのが影響したかもしれません。
結論
今回の実験（ai-toolkitを利用したLoRAのトレーニング）では、画像の枚数がトレーニング時間に影響はありませんでした。（意外な結果）5枚と50枚で比較すれば、トレーニング時間に差がでるかもしれません。
もちろん、Step数は影響があり、Steps：500でトレーニングすれば、半分の約20分くらいで完了します。
