diff --git a/README.md b/README.md
index 9ba1cbfc..724bd3d8 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -16,8 +16,8 @@ If you are using DeepSpeed, please install DeepSpeed with `pip install deepspeed
### Recent Updates
-Jul XX, 2025:
-- **Breaking Change**: For FLUX.1 and Chroma training, the CFG scale option for sample image generation during training has been changed from `--g` to `--l`. The `--g` option is now used for the embedded guidance scale. Please update your prompts accordingly. See [Sample Image Generation During Training](#sample-image-generation-during-training) for details.
+Jul 30, 2025:
+- **Breaking Change**: For FLUX.1 and Chroma training, the CFG (Classifier-Free Guidance, using negative prompts) scale option for sample image generation during training has been changed from `--g` to `--l`. The `--g` option is now used for the embedded guidance scale. Please update your prompts accordingly. See [Sample Image Generation During Training](#sample-image-generation-during-training) for details.
- Support for [Chroma](https://huggingface.co/lodestones/Chroma) has been added in PR [#2157](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/pull/2157). Thank you to lodestones for the high-quality model.
- Chroma is a new model based on FLUX.1 schnell. In this repository, `flux_train_network.py` is used for training LoRAs for Chroma with `--model_type chroma`.
diff --git a/docs/flux_train_network.md b/docs/flux_train_network.md
index 647e87c9..2bf3bfb2 100644
--- a/docs/flux_train_network.md
+++ b/docs/flux_train_network.md
@@ -71,6 +71,21 @@ Before starting training you need:
4. **AutoEncoder model file:** FLUX.1-compatible AE model `.safetensors` file (e.g., `ae.safetensors`).
5. **Dataset definition file (.toml):** TOML format file describing training dataset configuration (e.g., `my_flux_dataset_config.toml`).
+### Downloading Required Models
+
+To train FLUX.1 models, you need to download the following model files:
+
+- **DiT, AE**: Download from the [black-forest-labs/FLUX.1 dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) repository. Use `flux1-dev.safetensors` and `ae.safetensors`. The weights in the subfolder are in Diffusers format and cannot be used.
+- **Text Encoder 1 (T5-XXL), Text Encoder 2 (CLIP-L)**: Download from the [ComfyUI FLUX Text Encoders](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders) repository. Please use `t5xxl_fp16.safetensors` for T5-XXL. Thanks to ComfyUI for providing these models.
+
+To train Chroma models, you need to download the Chroma model file from the following repository:
+
+- **Chroma Base**: Download from the [lodestones/Chroma1-Base](https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-Base) repository. Use `Chroma.safetensors`.
+
+We have tested Chroma training with the weights from the [lodestones/Chroma](https://huggingface.co/lodestones/Chroma) repository.
+
+AE and T5-XXL models are same as FLUX.1, so you can use the same files. CLIP-L model is not used for Chroma training, so you can omit the `--clip_l` argument.
+
日本語
@@ -84,6 +99,21 @@ Before starting training you need:
4. **AutoEncoderモデルファイル:** FLUX.1に対応するAEモデルの`.safetensors`ファイル。例として`ae.safetensors`を使用します。
5. **データセット定義ファイル (.toml):** 学習データセットの設定を記述したTOML形式のファイル。（詳細は[データセット設定ガイド](link/to/dataset/config/doc)を参照してください）。例として`my_flux_dataset_config.toml`を使用します。
+**必要なモデルのダウンロード**
+
+FLUX.1モデルを学習するためには、以下のモデルファイルをダウンロードする必要があります。
+
+- **DiT, AE**: [black-forest-labs/FLUX.1 dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) リポジトリからダウンロードします。`flux1-dev.safetensors`と`ae.safetensors`を使用してください。サブフォルダ内の重みはDiffusers形式であり、使用できません。
+- **Text Encoder 1 (T5-XXL), Text Encoder 2 (CLIP-L)**: [ComfyUI FLUX Text Encoders](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders) リポジトリからダウンロードします。T5-XXLには`t5xxl_fp16.safetensors`を使用してください。これらのモデルを提供いただいたComfyUIに感謝します。
+
+Chromaモデルを学習する場合は、以下のリポジトリからChromaモデルファイルをダウンロードする必要があります。
+
+- **Chroma Base**: [lodestones/Chroma1-Base](https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-Base) リポジトリからダウンロードします。`Chroma.safetensors`を使用してください。
+
+Chromaの学習のテストは [lodestones/Chroma](https://huggingface.co/lodestones/Chroma) リポジトリの重みを使用して行いました。
+
+AEとT5-XXLモデルはFLUX.1と同じものを使用できるため、同じファイルを使用します。CLIP-LモデルはChroma学習では使用されないため、`--clip_l`引数は省略できます。
+
## 4. Running the Training / 学習の実行
@@ -140,6 +170,12 @@ accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 flux_train_network.py \
Note that for Chroma models, `--guidance_scale=0.0` is required to disable guidance scale, and `--apply_t5_attn_mask` is needed to apply attention masks for T5XXL Text Encoder.
+The sample image generation during training requires specifying a negative prompt. Also, set `--g 0` to disable embedded guidance scale and `--l 4.0` to set the CFG scale. For example:
+
+```
+Japanese shrine in the summer forest. --n low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors --w 512 --h 512 --d 1 --l 4.0 --g 0.0 --s 20
+```
+
日本語
@@ -153,6 +189,8 @@ Chromaモデルを学習したい場合は、`--model_type=chroma`を指定し
コマンドラインの例は英語のドキュメントを参照してください。
+学習中のサンプル画像生成には、ネガティブプロンプトを指定してください。また `--g 0` を指定して埋め込みガイダンススケールを無効化し、`--l 4.0` を指定してCFGスケールを設定します。
+
### 4.1. Explanation of Key Options / 主要なコマンドライン引数の解説
@@ -314,9 +352,12 @@ Based on experiments, the following settings work well:
--timestep_sampling shift --discrete_flow_shift 3.1582 --model_prediction_type raw --guidance_scale 1.0
```
-**About Guidance Scale**: FLUX.1 dev version is distilled with specific guidance scale values, but for training, specify `--guidance_scale 1.0` to disable guidance scale.
+For Chroma models, the following settings are recommended:
+```
+--timestep_sampling sigmoid --model_prediction_type raw --guidance_scale 0.0
+```
-`--timestep_sampling sigmoid --model_prediction_type raw --guidance_scale 0.0` is recommended for Chroma models.
+**About Guidance Scale**: FLUX.1 dev version is distilled with specific guidance scale values, but for training, specify `--guidance_scale 1.0` to disable guidance scale. Chroma requires `--guidance_scale 0.0` to disable guidance scale because it is not distilled.
日本語
@@ -396,9 +437,6 @@ FLUX.1 LoRA学習では、network_argsの`train_double_block_indices`と`train_s
詳細な設定方法とコマンドラインの例は英語のドキュメントを参照してください。
-
-
-
### 6.5. Regular Expression-based Rank/LR Configuration / 正規表現によるランク・学習率の指定
@@ -607,10 +645,11 @@ Several related scripts are provided for models trained with `flux_train_network
`flux_train_network.py` で学習したモデルや、学習プロセスに役立つ関連スクリプトが提供されています：
-* **`networks/flux_extract_lora.py`**: 学習済みモデルとベースモデルの差分から LoRA モデルを抽出
-* **`convert_flux_lora.py`**: 学習した LoRA モデルを Diffusers (AI-Toolkit) 形式など他の形式に変換
-* **`networks/flux_merge_lora.py`**: 学習した LoRA モデルを FLUX.1 ベースモデルにマージ
-* **`flux_minimal_inference.py`**: 学習した LoRA モデルを適用して画像を生成するシンプルな推論スクリプト
+* **`networks/flux_extract_lora.py`**: 学習済みモデルとベースモデルの差分から LoRA モデルを抽出。
+* **`convert_flux_lora.py`**: 学習した LoRA モデルを Diffusers (AI-Toolkit) 形式など他の形式に変換。
+* **`networks/flux_merge_lora.py`**: 学習した LoRA モデルを FLUX.1 ベースモデルにマージ。
+* **`flux_minimal_inference.py`**: 学習した LoRA モデルを適用して画像を生成するシンプルな推論スクリプト。
+ `--model_type` 引数で `flux` または `chroma` を指定できます。