ComfyUI 내장 노드를 사용하여 LoRA 학습의 타당성을 테스트하기 위한 목적으로만 사용되며, 파라미터 설정을 권장하는 것은 아닙니다. Train_Lora 노드의 작성자는 황포청엽이며, 아래는 그가 최근 LoRA 학습 관련 코드에 업데이트한 내용입니다.
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/commit/eb2f78b4e09b1970e2fc51fc5d2e062f1a826399

v1.1 업데이트

train-lora2 워크플로우 사용 가이드

1. 태그링(별도로 사용, LoRA 학습 중에는 비활성화 상태로 유지)

나의 개발 노드 https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools를 설치하세요.

그 후 관련 태그링 모델을 지정된 디렉토리에 직접 다운로드하세요. 자세한 내용은 위 링크의 README를 참조하세요.

태그링을 완료한 후, 가을잎의 연마 도구에 포함된 태그 편집기로 태그를 처리할 수 있습니다. 처리 방법은 인터넷의 다양한 LoRA 학습 튜토리얼을 찾아서 확인하세요. 저도 모르겠습니다.

참고:

• 데이터셋 이미지의 해상도를 하나의 크기로 통일하는 것이 좋습니다(예: 512*512). 이것은 현재 Train_Lora 노드의 사용 요구사항입니다.

• 데이터셋 폴더를 ComfyUI/output/loras 하위 폴더에 두는 것이 좋습니다. 예를 들어 저는 "E:\AI\Comfyui_new\ComfyUI\input\loratrain\2_nekuma"에 설정했습니다.

태그링을 완료한 후에는 이 섹션을 비활성화하고 별도로 사용해야 합니다.

2. model-setting

기본 모델을 로드하는 곳입니다.

3. prompts

4. 검증 및 LoRA 효과 비교에서 사용하는 프롬프트 설정 및 이미지 생성 크기 설정입니다. 태그링된 설명 내용을 사용하여 효과를 테스트할 수 있습니다. 저의 컴퓨터 성능이 낮아 512*512 크기를 사용했습니다.

4. 검증 및 LoRA 효과 비교

그대로 두셔도 됩니다. 샘플러, 스케줄러, CFG 등은 필요에 따라 일괄적으로 조정하시면 됩니다.

5. train

학습을 수행하는 부분입니다.

Load Image and Text Dataset from Folder는 데이터셋의 태그(caption) txt 파일을 로드하는 데 사용됩니다.

학습 파라미터는 그대로 두거나 직접 조정할 수 있습니다. 다양한 튜토리얼을 시청하고 시도해 보세요.

6. load-lora-test(별도로 사용, LoRA 학습 중에는 비활성화 상태로 유지)

여기서 LoRA Loader from Directory (Model Only) 노드는 ComfyUI/output/loras에서 로드됩니다. 자세한 내용은 https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools의 README를 참조하세요.

즉, 학습을 마친 후 이 그룹을 다시 열고, "r" 키를 눌러 ComfyUI가 디렉토리 파일을 새로 고침한 후, 이 노드에서 방금 학습한 LoRA 파일을 선택할 수 있습니다. 이름은 어디서 확인하나요?

train 그룹의 "lora 모델 이름" 노드에서 이름이 표시됩니다. 그런 후 다른 파라미터를 조정하면 별도로 테스트하기 쉽습니다.