<p>仅用于测试comfyui内置节点训练lora的可行性，不为参数设置作推荐，Train_Lora这个节点的作者是琥珀青叶，下面为他最近对lora训练相关代码的更新<br /><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/commit/eb2f78b4e09b1970e2fc51fc5d2e062f1a826399">https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/commit/eb2f78b4e09b1970e2fc51fc5d2e062f1a826399</a></p><h1 id="v1.1"><br />v1.1更新</h1><h1 id="train-lora2">train-lora2 工作流使用指南</h1><h2 id="1.lora">1.打标（单独使用，lora训练时保持禁用状态）</h2><p>要安装 <a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools">https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools</a> 这个我做的节点。</p><p>然后自行下载相关打标模型到指定的目录内，具体可以看上述链接中的README。</p><p>打完标后，可以用秋叶的那个炼丹工具的标签编辑器来处理标签，处理方法可以去寻找网络上各个lora训练教程了解方法，我不会。</p><p>注意：</p><ul><li><p>你最好把数据集图片的尺寸统一为一个尺寸（比如512*512），这是train_lora这个节点的目前使用要求。</p></li><li><p>你最好把数据集文件夹放在comfyui/output/loras的一个子文件夹内，比如我就是设置在“E:\AI\Comfyui_new\ComfyUI\input\loratrain\2_nekuma”。</p></li></ul><p>打完标记的把框禁用了，要单独使用。</p><h2 id="2.model-setting">2.model-setting</h2><p>这就是加载底模的地方。</p><h2 id="3.prompts">3.prompts</h2><p>这是在 <strong>4.验证，对比lora效果</strong> 中使用的提示词设定和生成图像的尺寸设定，你可以用打标的描述内容拿来测试效果，我这里用的是512*512尺寸，因为我的电脑不好，所以要这么做。</p><h2 id="4.lora">4.验证，对比lora效果</h2><p>可以不动。采样器调度器CFG什么的都可以统一地修改，看自己需要。</p><h2 id="5.train">5.train</h2><p>这是训练的地方。</p><p>其中Load Image and Text Dataset from Folder就是用来加载数据集的打标(caption)txt文件的。</p><p>训练参数你可以不动，也可以自己调整，去观看各种教程然后尝试就好。</p><h2 id="6.load-lora-testlora">6.load-lora-test（单独使用，lora训练时保持禁用状态）</h2><p>这里的LoRA Loader from Directory (Model Only) 节点是从comfyui/output/loras内加载的，具体内容参考 <a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools">https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools</a> 里的README。</p><p>意思就是你训练完再打开这个组，然后按"r"键让comfyui刷新目录文件，然后在这个节点里就可以选择你刚才炼的lora文件，名字在哪看？</p><p>在train这个组的“lora模型名称”节点里会显示名称，然后调节其他参数就可以方便单独测试了。</p><p></p>

Comfyui LoRa training workflow (Test)

<p>规范了节点布局，添加了一些自己写的节点，可行性与便利性有所提升。</p>

Files with SHA256: 16736748148c5f6a4eb447890b412362bbcd3e9b35295c165f853726350f6439