该工作流程基于 Kijai (https://github.com/kijai/ComfyUI-FluxTrainer) 的出色工作，他基于 Kohya_ss (https://github.com/kohya-ss/sd-) 创建了 ComfyUI 的训练节点脚本）工作。所有的功劳都归他们所有。还要感谢 Reddit 上的 u/tom83_be，他发布了他的安装和基本设置技巧。我刚刚重新设计了工作流程并编写了一份用户指南。我也会在这里不断更新工作流程。通过此工作流程，您可以在 ComfyUI 上训练 LoRA 的 FLUX。显卡上只需要大约 12Gb Vram，因此您不需要 RTX 3090 或 4090 Gpu，但可能需要 32Gb Ram（将“split_mode”设置为“true”）。如果您习惯了 ComfyUI，训练过程将非常简单，因为工作流程按节点组划分，允许您以清晰、简单的方式设置 LoRA 训练所需的所有数据。此工作流程也在 Runpod 上进行测试，使用带有 48Gb Vram 的 A40。您将需要以下 Flux Dev 模型文件：f来自 https 的 lux1-dev-fp8.safetensors
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