FLUX Trainer Workflow

ComfyUI에서 FLUX를 학습합니다. 간단한 워크플로우이며, 정규화 이미지를 추가하지 않았습니다.

v2.0 릴리스 노트:
Flux-Trainer의 VisualizeLoss가 전역 손실을 기록하지 못하는 버그를 수정했습니다. v1.0 워크플로우는 현재 루프 손실만 표시하고 손실 데이터를 자동으로 갱신하지 않아 항상 첫 번째 루프 손실만 보여주었습니다.

v2.0 워크플로우는 이 문제를 해결했습니다. 그러나 Flux-Trainer 코드를 수정해야 합니다.

class VisualizeLoss:
    @classmethod

    ...

    # output types 변경
    RETURN_TYPES = ("NETWORKTRAINER", "IMAGE", "FLOAT",)
    RETURN_NAMES = ("network_trainer", "plot", "loss_list",)
    FUNCTION = "draw"
    CATEGORY = "FluxTrainer"

    def draw(self, network_trainer, window_size, plot_style, normalize_y, width, height, log_scale):
        ...

        # 코드 추가
        training_loop = network_trainer["training_loop"]
        network_trainer = network_trainer["network_trainer"]

        ...

        # 손실 리스트가 모두 동일한 상수로 구성되게 되므로, 어떻게 수정해야 할지 모르겠으므로 잠시 비활성화했습니다.
        # 
        # if window_size > 0:
        #     loss_values = moving_average(loss_values, window_size)

        ...

        trainer = {
            "network_trainer": network_trainer,
            "training_loop": training_loop,
        }

        # output 변경
        return (trainer, image_tensor, loss_values,)