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：
- 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。
- 对于 data_path，您必须写入包含数据库文件夹的文件夹的路径。
- 因此，对于这种情况：C:\database\5_myimages
- 你必须写C:\database
- 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。
- 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。
