Auto-caption and FL Trainer for LORA

此工作流包含四个适用于不同使用场景的分组。要激活其中一个分组，请右键点击该分组，然后选择“将分组节点设置为始终启用”。

您需要安装许多自定义节点，建议您阅读以下仓库的文档：

• https://github.com/filliptm/ComfyUI_FL-Trainer

• https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-WD14-Tagger

• 对于 PNG 转换，请手动安装：https://github.com/doomy23/ComfyUI-D00MYsNodes

分组 1：PNG 转换

输入：

• 待转换图像的路径

• 输出路径

• 格式（设置为 PNG）

分组 2：图像标注

输入：

• 包含所有 PNG 图像的数据集文件夹路径 （重要：必须为 PNG 格式，不能是 JPEG 或其他格式）

• 触发词和附加到结果中的词语

系统将逐个标注所有图像，并为每张 PNG 图像创建同名的 TXT 文件。

分组 3：训练配置

输入：

• 包含 PNG 图像和 TXT 文件的数据集文件夹路径

• 训练提示词

我已将“FL Khoya Adv Config”设置为与 CIVITAI.com 网站“训练 LORA”功能中使用的设置一致，但您可以自由调整网络维度（network dim）和网络 alpha 值，尝试不同的优化器等。

分组 4：模型测试

输入：

• 您的检查点文件

• 您的新 LORA 模型

• 提示词

• 尺寸与批次大小

该配置适用于 SD15 模型，但可轻松修改为支持 SDXL 模型加载器。