仅用于测试ComfyUI内置节点训练LoRA的可行性，不为参数设置作推荐。Train_Lora节点的作者是琥珀青叶，以下是其最近对LoRA训练相关代码的更新：
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/commit/eb2f78b4e09b1970e2fc51fc5d2e062f1a826399

v1.1 更新

train-lora2 工作流使用指南

1. 打标（单独使用，训练LoRA时请保持禁用）

需安装我开发的节点：https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools

然后自行下载相关打标模型至指定目录，具体操作请参见上述链接中的README文件。

打标完成后，可使用秋叶的炼丹工具中的标签编辑器处理标签，具体处理方法请查阅网络上各类LoRA训练教程，我不会教。

注意：

• 最好将数据集图片统一为相同尺寸（例如512*512），这是当前Train_Lora节点的使用要求。
• 建议将数据集文件夹放置在ComfyUI/output/loras的子文件夹内，例如我将其设置为“E:\AI\Comfyui_new\ComfyUI\input\loratrain\2_nekuma”。

打标完成后，请禁用该模块，仅单独使用。

2. model-setting

此处用于加载基础模型。

3. prompts

此部分用于4. 验证与对比LoRA效果中的提示词设定与生成图像尺寸设定。你可以使用打标生成的描述内容进行测试，我这里使用的是512*512尺寸，因我的电脑性能有限，故如此设置。

4. 验证，对比LoRA效果

可保持默认。采样器、调度器、CFG等参数可根据需要统一调整。

5. train

此为训练区域。

其中“Load Image and Text Dataset from Folder”用于加载数据集的打标（caption）txt文件。

训练参数可保持默认，也可自行调整，建议参考各类教程并尝试。

6. load-lora-test（单独使用，训练LoRA时请保持禁用）

此处的“LoRA Loader from Directory (Model Only)”节点从ComfyUI/output/loras目录中加载模型，具体细节请参考https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools中的README。

意思是：训练完成后，再启用此模块，按下“r”键让ComfyUI刷新目录，即可在此节点中选择你刚训练出的LoRA文件。文件名在哪里查看？

在“train”模块中的“LoRA模型名称”节点里会显示名称，之后调节其他参数即可方便地单独测试。