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这个节点的作者是琥珀青叶，下面为他最近对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，lora训练时保持禁用状态）

要安装 https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools 这个我做的节点。

然后自行下载相关打标模型到指定的目录内，具体可以看上述链接中的README。

打完标后，可以用秋叶的那个炼丹工具的标签编辑器来处理标签，处理方法可以去寻找网络上各个lora训练教程了解方法，我不会。

注意：

• 你最好把数据集图片的尺寸统一为一个尺寸（比如512*512），这是train_lora这个节点的目前使用要求。

• 你最好把数据集文件夹放在comfyui/output/loras的一个子文件夹内，比如我就是设置在“E:\AI\Comfyui_new\ComfyUI\input\loratrain\2_nekuma”。

打完标记的把框禁用了，要单独使用。

2.model-setting

这就是加载底模的地方。

3.prompts

这是在 4.验证，对比lora效果 中使用的提示词设定和生成图像的尺寸设定，你可以用打标的描述内容拿来测试效果，我这里用的是512*512尺寸，因为我的电脑不好，所以要这么做。

4.验证，对比lora效果

可以不动。采样器调度器CFG什么的都可以统一地修改，看自己需要。

5.train

这是训练的地方。

其中Load Image and Text Dataset from Folder就是用来加载数据集的打标(caption)txt文件的。

训练参数你可以不动，也可以自己调整，去观看各种教程然后尝试就好。

6.load-lora-test（单独使用，lora训练时保持禁用状态）

这里的LoRA Loader from Directory (Model Only) 节点是从comfyui/output/loras内加载的，具体内容参考 https://github.com/gasdyueer/comfyui-gasdyueer-tools 里的README。

意思就是你训练完再打开这个组，然后按"r"键让comfyui刷新目录文件，然后在这个节点里就可以选择你刚才炼的lora文件，名字在哪看？

在train这个组的“lora模型名称”节点里会显示名称，然后调节其他参数就可以方便单独测试了。