Si entrenaste una LoRA con Ostris AI Toolkit y te encontraste con cosas como:
- “La LoRA de AI Toolkit se ve diferente en ComfyUI”
- “No coincide el preview de AI Toolkit con la inferencia en ComfyUI”
- “¿Por qué mis samples de entrenamiento se ven mejor que ComfyUI?”
- “La LoRA entrenada con AI Toolkit no funciona en ComfyUI”
…este guía es para ti.
Aquí nos enfocamos en usar LoRAs entrenadas con AI Toolkit dentro de ComfyUI, manteniendo resultados consistentes con los Training Samples / Previews de AI Toolkit.
¿Buscas inferencia sin ComfyUI (Playground / API)?
Ver: AI Toolkit Inference: Get Results That Match Your Training Samples (Playground/API)
La razón real por la que los samples de AI Toolkit no coinciden con ComfyUI
Tu grafo de ComfyUI no es el mismo pipeline de inferencia que AI Toolkit usa para renderizar los samples de entrenamiento.
Y como el desajuste es a nivel de pipeline, copiar solo parámetros visibles (prompt, seed, pasos, CFG/guidance, resolución) normalmente no reproduce el mismo look.
Qué suele significar “pipeline mismatch” en la práctica:
- Semántica distinta de sampler / scheduler
Muchos targets modernos en AI Toolkit dependen de sampling tipo flow‑matching (y de comportamientos específicos del scheduler). Un sampler “parecido” en ComfyUI a menudo no es equivalente.
- Controles ocultos por familia que no aparecen como “pasos/CFG”
Ej.: parches de sampling / parámetros de shift en arquitecturas nuevas.
- Aplicación distinta de la LoRA
“Load LoRA” puede significar cosas diferentes según la arquitectura (adapter vs pesos parcheados; dónde se inyecta).
- Desajuste de keys / nombres de módulos
La LoRA “carga”, pero no se enlaza a los módulos esperados, y su efecto se reduce o desaparece.
- Deriva del modelo base / variante
Diferencias pequeñas (dev vs turbo, 4B vs 14B, de‑turbo vs turbo, cuantización) pueden cambiar muchísimo el resultado.
En resumen: si quieres que coincida con los previews de AI Toolkit, debes igualar el pipeline completo, no solo los ajustes visibles.
Lo que hizo RunComfy para arreglarlo (para usuarios de ComfyUI)
RunComfy tomó el pipeline de inferencia que AI Toolkit usa para los samples (las imágenes/vídeos de “Samples/Preview”) y lo alineó con ComfyUI, por modelo base.
Luego empaquetamos esa lógica en:
- Nodos para ComfyUI (para tener el comportamiento “preview de AI Toolkit” dentro del grafo)
- Workflows Training Preview‑Match (grafos listos para usar, uno por modelo base)
Resultado:
- Un modelo base = un workflow de ComfyUI; abre el que corresponda
- Inserta tu LoRA entrenada con AI Toolkit (
.safetensors) - Genera imágenes/vídeos con resultados que coinciden con los samples/previews de AI Toolkit de forma mucho más fiable que ajustando un grafo “a mano”
Biblioteca de workflows Training Preview‑Match (un modelo base = un workflow)
Elige el workflow que coincida con el modelo base con el que entrenaste.
El primer release soporta los modelos de abajo. Se añadirán más workflows hasta cubrir todos los modelos base de AI Toolkit.
Troubleshooting (AI Toolkit LoRA en ComfyUI)
Problemas comunes “AI Toolkit → ComfyUI” y el fix más rápido.
“Los samples de AI Toolkit se ven genial, pero en ComfyUI se ve peor/diferente.”
Causa: no estás usando en ComfyUI el pipeline de preview de AI Toolkit.
Fix: usa el workflow Training Preview‑Match para tu modelo base (un modelo base = un workflow).
Ir a: Biblioteca Training Preview‑Match
“Igualé prompt/seed/pasos/CFG, pero sigue sin coincidir.”
Causa: igualar parámetros no basta si cambia sampler/scheduler + lógica del pipeline.
Fix: deja de “tunar hasta que coincida”. Usa el workflow preview‑match del modelo base.
Ir a: Biblioteca Training Preview‑Match
“La LoRA carga en ComfyUI, pero casi no cambia nada.”
Causa: normalmente uno de estos:
- workflow equivocado (arquitectura/variante no coincide)
- desajuste de keys/módulos (no se aplica donde crees)
- peso/escala de LoRA demasiado bajo
Fix: usa el workflow preview‑match del modelo base y prueba 0.9–1.0.
Ir a: Biblioteca Training Preview‑Match
“FLUX/FlowMatch se ve increíble en AI Toolkit, pero en ComfyUI pierde likeness con Euler/DPM.”
Causa: los previews de AI Toolkit para FLUX suelen depender de sampling flow‑matching. Cambiar de sampler (aunque coincidan los pasos) cambia estructura/likeness.
Fix: usa el workflow preview‑match de FLUX, diseñado para igualar el pipeline de sampling de AI Toolkit.
Ir a:
“El preview de Z‑Image Turbo coincide en AI Toolkit, pero en ComfyUI se degrada.”
Causa: la inferencia de Z‑Image es sensible a parches/parámetros específicos del modelo (fáciles de perder en grafos custom).
Fix: usa el workflow preview‑match de Z‑Image (importa Turbo vs De‑Turbo).
Ir a:
- ComfyUI Workflow: Z‑Image Turbo LoRA Inference (AI Toolkit Preview‑Match)
- ComfyUI Workflow: Z‑Image De‑Turbo LoRA Inference (AI Toolkit Preview‑Match)
Guía relacionada: paridad sin ComfyUI (Playground/API)
Si no necesitas ComfyUI y quieres la forma más rápida de igualar inferencia con el preview (o integrarlo en una app), usa:
- AI Toolkit Inference: Get Results That Match Your Training Samples (Playground/API) → link
¿Listo para comenzar el entrenamiento?