ComfyUI組み込みノードによるLoRAのトレーニング可能性をテストするためにのみ使用します。パラメータ設定の推奨は行いません。Train_Loraノードの作者は琥珀青葉であり、以下に彼が最近更新したLoRAトレーニング関連コードを示します。
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/commit/eb2f78b4e09b1970e2fc51fc5d2e062f1a826399

v1.1 更新

train-lora2 ワークフロー使用ガイド

1. タグ付け（単独使用。LoRAトレーニング時は無効にしてください）

私が作成したノード https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools をインストールしてください。

その後、関連するタグ付けモデルを指定ディレクトリに手動でダウンロードしてください。詳細は上記リンクのREADMEを参照してください。

タグ付け完了後は、秋葉氏の煉丹ツールのタグエディタを使用してタグを処理できます。処理方法については、ネット上のさまざまなLoRAトレーニングチュートリアルをご覧ください。私は説明できません。

注意：

• データセット画像のサイズは、できるだけ統一しておいてください（例：512×512）。これは現在のTrain_Loraノードの使用要件です。

• データセットフォルダは、ComfyUI/output/loras のサブフォルダ内に配置することをお勧めします。例えば、私は「E:\AI\Comfyui_new\ComfyUI\input\loratrain\2_nekuma」に配置しています。

タグ付けが完了したら、このブロックは無効にして、単独で使用してください。

2. model-setting

これはベースモデルを読み込む場所です。

3. prompts

これは 4. 検証・LoRAの効果比較 で使用するプロンプト設定と画像生成サイズ設定です。タグ付けされた内容を利用して効果をテストできます。私のPCの性能が低いため、ここでは512×512サイズを使用しています。

4. 検証・LoRAの効果比較

この部分はそのままにしておいても構いません。サンプリング方法、スケジューラ、CFG値などの設定は、必要に応じて統一して変更してください。

5. train

これがトレーニングを行う場所です。

Load Image and Text Dataset from Folder は、データセットのタグ付け（caption）用のtxtファイルを読み込むためのノードです。

トレーニングパラメータは変更しなくても構いません。さまざまなチュートリアルを参考に、ご自分で調整してみてください。

6. load-lora-test（単独使用。LoRAトレーニング時は無効にしてください）

ここで使用するLoRA Loader from Directory (Model Only) ノードは、ComfyUI/output/loras フォルダからLoRAファイルを読み込みます。詳細については https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools のREADMEをご覧ください。

つまり、トレーニング完了後にこのブロックを有効にし、ComfyUIで「r」キーを押してディレクトリをリフレッシュすると、先ほどトレーニングしたLoRAファイルを選択できます。ファイル名はどこで確認できますか？

「train」ブロック内の「loraモデル名」ノードに表示されます。その後、他のパラメータを調整すれば、単独で簡単にテストできます。