FLUX Trainer Workflow
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关于此版本
模型描述
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,)
此模型生成的图像
未找到图像。