FLUX Trainer Workflow

在 ComfyUI 中训练 FLUX。一个简化的流程，未添加正则化图像。

v2.0 发布说明：
修复了 Flux-Trainer 的 VisualizeLoss 无法记录全局损失的 bug。v1.0 的流程仅显示当前循环的损失，且无法自动刷新损失数据，因此始终显示第一个循环的损失。

v2.0 流程修复了此问题，但你需要修改 Flux-Trainer 的代码。

class VisualizeLoss:
    @classmethod

    ...

    # 修改输出类型
    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):
        ...

        # 添加代码
        training_loop = network_trainer["training_loop"]
        network_trainer = network_trainer["network_trainer"]

        ...

        # 这会使 loss_list 变成一组相同的常数值，我不清楚如何修改，暂时关闭它。
        # 
        # if window_size > 0:
        #     loss_values = moving_average(loss_values, window_size)

        ...

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

        # 修改输出
        return (trainer, image_tensor, loss_values,)