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【错过后悔一整年】ComfyUI链接一切!reddit社区网友分享的ComfyUI Lora训练节点

这个工作流程可以直接在Comfy UI中训练Lora模型,训练结束后模型会保存在ComfyUI lora文件夹里面,训练后刷新就可以使用和测试。老哥甚至想在Comfy UI中集成Tensorboard。你可以在这里安装这个节点,里面也有作者的教程,非常详细。

原文章(会显示打不开,在“此处”注册登录reddit才能打开):https://reddit.com/r/comfyui/comments/193vnxg/lora_training_directly_in_comfyui/
发表者:u/LJRE_作者

教程 - 指南

(这篇文章是写给 ComfyUI 用户的……当然,除非你也感兴趣^^)

作者原话:大家好 !前几天,我在 comfyui subreddit 上发布了我的 LoRA 字幕自定义节点,这对于直接从 ComfyUI 创建字幕非常有用。但字幕只是 LoRA 训练过程的一半。没有另一半,我的自定义节点感觉有点孤独。因此,我创建了另一个模型来直接从 ComfyUI 训练 LoRA 模型!默认情况下,它直接保存在您的 ComfyUI lora 文件夹中。这意味着您只需在训练后刷新(...并选择 LoRA)即可对其进行测试!(本文皆为作者第一视角叙述)

这就是 LoRA 训练现在所需的全部内容,制作 LoRA 从未如此简单!

链接:https://pan.baidu.com/s/1MXG8ydX5UArca-rr0H_T1w?pwd=akoa
提取码:akoa     解压密码:heehel

下载后解压并放入custom_nodes文件夹中。然后安装要求。如果您不知道如何:

打开命令提示符,然后键入:pip安装-r

确保后面有一个空格。然后将requirements_win.txt文件拖到命令提示符中。(如果您使用的是 Windows;否则,我认为您应该获取另一个文件,requirements.txt)。拖动它会在命令提示符中复制其路径。

按 Enter 键,这将安装所有要求,这应该使其能够与 ComfyUI 一起使用。请注意,如果您有 Comfy 的虚拟环境,则必须先激活它。

教程:

在使用自定义节点之前,需要注意以下几点:

  1. 您的图像必须位于名为如下的文件夹中:[number]_[whatever]。这个数字很重要:LoRA 脚本使用它来创建许多步骤(称为优化步骤……但不要问我它是什么^^')。它应该很小,比如 5。然后,下划线是强制性的。其余的都没关系。
  2. 对于 data_path,您必须写入包含数据库文件夹的文件夹的路径。
  3. 因此,对于这种情况:C:\database\5_myimages
  4. 你必须写C:\database
  5. 至于终极问题:“斜杠,还是反斜杠?”……不用担心!Python 在这里需要斜杠,但是节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠
  6. 文件夹名称中的空格也不是问题。

参数:

  • 在第一行中,您可以从检查点文件夹中选择任何模型。不过据说LoRA训练必须选择BASE模型。为什么?我不知道^^'。没有什么可以阻止您尝试使用微调。
  • 但如果您想遵守规则,请确保您的检查点文件夹中有一个基础模型!

需要理解的就这些了!其余的非常简单:您为 LoRA 选择一个名称,如果默认值不适合您,则更改值(纪元数应该接近40),然后启动工作流程!

单击“队列提示”后,所有操作都会在命令提示符中发生。去看看吧。即使您是 LoRA 训练的新手,您也会很快了解到命令提示符显示了训练的进度。(或者……它显示错误x)。)

我建议将它与我的 Captions 自定义节点和 WD14 Tagger 一起使用。

这条优雅而简单的线条构成了字幕和培训!

但是,请确保在添加字幕时禁用 LoRA Training 节点。原因是 Comfy 可能想在添加字幕之前开始训练。它会做到的。它不关心字幕的存在。因此最好注意安全:在添加字幕时绕过训练节点,然后启用它并再次启动工作流程进行训练。

我可以找到一种将“训练”节点链接到“保存”节点的方法,以确保它在添加字幕后发生。然而,我决定不这样做。因为即使 WD14 Tagger 非常出色,您也可能需要在训练之前打开字幕并手动编辑它们。在两个节点之间创建链接将使整个过程自动化,而不让我们有机会修改标题。

Tensorboard 需要帮助!:)

字幕、训练……还缺一个部分。如果您了解 LoRA,您就听说过 Tensorboard。分析模型训练数据的系统。我很乐意将其包含在 ComfyUI 中。

…但我完全不知道如何^^'。目前,训练会在 log 文件夹中创建一个日志文件,该文件夹是在 Comfy 的根文件夹中创建的。我认为该日志是我们可以在 Tensorboard UI 中加载的文件。但我希望数据出现在 ComfyUI 中。有人可以帮助我吗?谢谢你^^。

我的第一个LoRA的结果:

如果你不知道这个角色,那就是《口袋妖怪钻石与珍珠》中的光。具体来说,是从她的盛大节日开始。查看在线图像以比较结果

小光(动画《宝可梦:钻石与珍珠》的女主角)_百度百科 (baidu.com)

重要笔记:

您可以将它与另一个工作流程一起使用。我确保节点保存 VRAM,以便您可以充分使用它进行训练。

如果您已经准备好工作流程,那么培训后您所要做的就是编写提示并加载 LoRA!

它非常适合快速测试您的 LoRA!

该节点已确认适用于 SD 1.5型号。如果你想使用SD 2.0,你必须进入train.py脚本文件并将is_v2_model设置为1。

我对SDXL一无所知。如果有人可以测试并确认或确认,我将不胜感激^^。我知道 LoRA 项目包含 SDXL 的自定义脚本,所以也许它更复杂。

LCM 和 Turbo 也是如此,我不知道 LoRA 训练是否同样有效。

还有一件事:

我给了节点很多输入……但不是全部。因此,如果您已经是 LoRA 专家,并且注意到我没有包含对您重要的内容,请知道它可能在代码中可用^^。如果您好奇,请进入自定义节点文件夹并打开 train.py 文件。

LoRA 训练的所有变量均可在此处获得。您可以更改任何值,例如优化算法、网络类型或 LoRA 模型扩展……

这是基于 github 上现有的 lora-scripts 项目。感谢作者制作了一个用单个脚本启动训练的项目!

我接手了这个项目,去掉了 UI,将这个“启动器脚本”翻译成 Python,并将其改编为 ComfyUI。虽然还是花了几个小时,但我一路看到了光明,这要归功于最初的项目^^。

如果您想知道如何制作自己的自定义节点,我发布了一个教程,您可以在5分钟内开始使用:

(链接打开有点麻烦,后续小编在站内更新):https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/18wp6oj/tutorial_create_a_custom_node_in_5_minutes/

  • 您还可以从下面的链接下载我的自定义节点示例,将其放入自定义节点文件夹中,它会立即出现:

自定义节点示例-百度网盘
链接:https://pan.baidu.com/s/1xUrkcEWgh7JWnPOxPQVsSw?pwd=i50e
提取码:i50e

(作者说原来的链接是错误的,所以更改了它们,但小编也不知道怎么个事儿,放上网盘大伙研究吧)
多亏了这一点,我非常轻松地制作了 LORA 节点。我一周前就做了这个,并且我已经做了五个功能性自定义节点。

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文章名称:《【错过后悔一整年】ComfyUI链接一切!reddit社区网友分享的ComfyUI Lora训练节点》
文章链接:https://heehel.com/aigc/comfyui-lora-training-node.html
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