SD 1.5 LoRA Inferenza: generazioni Stable Diffusion 1.5 corrispondenti all'addestramento in ComfyUI

SD 1.5 LoRA Inferenza è un workflow RunComfy pronto per la produzione per eseguire un AI Toolkit–addestrato LoRA su Stable Diffusion 1.5 in ComfyUI con comportamento corrispondente all'addestramento. È guidato da RC SD 1.5 (RCSD15)—un nodo personalizzato open-source costruito da RunComfy (source) che instrada l'inferenza attraverso una pipeline SD1.5 (non un grafico campionatore generico) e inietta il tuo adattatore utilizzando lora_path e lora_scale.

Perché SD 1.5 LoRA Inferenza spesso appare diverso in ComfyUI

Le anteprime AI Toolkit per SD1.5 sono prodotte da una pipeline di inferenza specifica per il modello, inclusi i suoi default del pianificatore e dove il LoRA viene applicato nello stack. Quando ricostruisci l'esecuzione come un grafico SD standard ComfyUI, piccole differenze (scelta del campionatore/pianificatore, flusso di condizionamento, punti di patch del caricatore LoRA) possono sommarsi—quindi corrispondere al prompt, al seed e ai passaggi non garantisce ancora lo stesso aspetto. Nella maggior parte dei rapporti "anteprima vs inferenza", la causa principale è un mismatch della pipeline, non un solo manopola mancante.

Cosa fa il nodo personalizzato RCSD15

RCSD15 mantiene l'inferenza SD 1.5 LoRA allineata eseguendo una pipeline Stable Diffusion 1.5 all'interno del nodo e applicando coerentemente il LoRA AI Toolkit tramite lora_path / lora_scale, con default corretti per SD1.5 come un divisore di risoluzione di 8 pixel e supporto per prompt negativi. Source (RunComfy open-source): runcomfy-com repositories

Come usare il workflow SD 1.5 LoRA Inferenza

Step 1: Importa il tuo LoRA (2 opzioni)

• Opzione A (risultato dell'addestramento RunComfy): RunComfy → Trainer → LoRA Assets → trova il tuo LoRA → ⋮ → Copia il Link LoRA
  
• Opzione B (LoRA AI Toolkit addestrato fuori da RunComfy): Copia un link diretto di download .safetensors per il tuo LoRA e incolla quell'URL in lora_path (non è necessario scaricare in ComfyUI/models/loras)

Step 2: Configura il nodo personalizzato RCSD15 per l'inferenza SD 1.5 LoRA

Incolla il tuo link LoRA in lora_path su RC SD 1.5 (RCSD15) (sia il link LoRA RunComfy dall'opzione A, sia un URL diretto .safetensors dall'opzione B).

Poi imposta il resto dei parametri del nodo (inizia rispecchiando i valori di anteprima del tuo addestramento/campione così puoi confermare l'allineamento prima di sintonizzare):

• prompt: il tuo prompt positivo (mantieni i token di attivazione esattamente come usati nell'addestramento, se presenti)
• negative_prompt: opzionale; lascia vuoto se non hai usato negativi durante il campionamento
• width / height: dimensione dell'output (deve essere divisibile per 8 per SD1.5; 512×512 è una base comune)
• sample_steps: passaggi di inferenza (25 è un punto di partenza tipico per l'inferenza SD 1.5 LoRA)
• guidance_scale: forza della guida (prima corrispondi al tuo valore di anteprima, poi aggiusta gradualmente)
• seed: mantieni fisso mentre confronti anteprima vs inferenza ComfyUI; randomizza dopo che la tua base corrisponde
• lora_scale: forza del LoRA (inizia al tuo valore di anteprima, poi sintonizza in piccoli incrementi)

Nota sull'allineamento dell'addestramento: se hai personalizzato il campionamento durante l'addestramento, apri il tuo YAML di addestramento AI Toolkit e rispecchia width, height, sample_steps, guidance_scale, seed, e lora_scale. Se hai addestrato su RunComfy, apri Trainer → LoRA Assets → Config e copia i valori di anteprima/campione in RCSD15.

Step 3: Esegui l'inferenza SD 1.5 LoRA

Fai clic su Queue/Run. Il nodo SaveImage scrive l'immagine generata nella tua cartella di output ComfyUI standard.

Risoluzione dei problemi dell'inferenza SD 1.5 LoRA

Il nodo personalizzato RC SD 1.5 (RCSD15) di RunComfy è costruito per riportarti a una base corrispondente all'addestramento eseguendo una pipeline SD1.5 Diffusers all'interno del nodo (inclusa una configurazione DDPMScheduler allineata al campionamento AI Toolkit) e iniettando il tuo adattatore via lora_path / lora_scale a livello di pipeline. Usa RCSD15 come tua base prima, poi sintonizza.

（1）Chiavi LoRA non caricate

Perché succede

Nei workflow SD 1.5, questo avviso quasi sempre significa che il LoRA contiene chiavi che non mappano chiaramente sui moduli attualmente in fase di patch. Le cause specifiche per SD1.5 che si presentano più spesso sono:

• Il LoRA viene applicato contro una base non-SD1.5 (ad esempio, SDXL) o componenti SD1.5 non corrispondenti.
• Il LoRA viene iniettato attraverso un percorso diverso da quello usato dal campionatore di anteprima AI Toolkit (quindi i punti di patch e i default differiscono).
• Il tuo stack locale ComfyUI/nodo personalizzato è obsoleto rispetto al formato della chiave LoRA che stai caricando.

Come risolvere (approccio SD1.5 affidabile per l'utente)

• Inizia da una base allineata alla pipeline: esegui il LoRA attraverso RCSD15 e caricalo solo tramite lora_path + lora_scale (evita di impilare nodi di caricamento LoRA extra durante il debug).
• Mantieni l'intero stack SD 1.5: assicurati che il checkpoint di base che stai usando per l'inferenza sia Stable Diffusion 1.5 (un LoRA SD1.5 non si mapperà completamente sui moduli SDXL).
• Riprova dopo l'aggiornamento: aggiorna ComfyUI e i tuoi nodi personalizzati, poi riprova la stessa esecuzione RCSD15 (stesso prompt/seed/steps) per confermare se il mismatch è legato agli strumenti o agli asset.

（2）La mia anteprima AI Toolkit sembra buona, ma l'output ComfyUI si sposta anche con lo stesso prompt/seed/steps

Perché succede

Per SD 1.5, “stesso prompt + stesso seed + stessi passaggi” può ancora spostarsi se i default del pianificatore/campionatore sono diversi. Il campionamento SD1.5 di AI Toolkit è legato a una configurazione della pipeline SD1.5 Diffusers, mentre i grafici SD standard ComfyUI possono finire per usare un comportamento del campionatore/pianificatore e default di condizionamento diversi—quindi il percorso di denoising cambia.

Come risolvere (allineamento a livello di pipeline prima)

• Confronta usando prima RCSD15: RCSD15 esegue una pipeline SD1.5 all'interno del nodo (Diffusers StableDiffusionPipeline) e allinea il comportamento del campionamento tramite una configurazione DDPMScheduler, poi applica il tuo LoRA tramite lora_path / lora_scale all'interno di quella stessa pipeline.
• Rispecchia esattamente i tuoi valori di anteprima AI Toolkit mentre confronti: width, height (SD1.5 si aspetta una divisibilità per /8), sample_steps, guidance_scale, seed, lora_scale.
• Blocca variabili mentre validi: mantieni seed fisso fino a quando la base non corrisponde, poi affina solo un parametro alla volta.

（3）Il LoRA viene caricato, ma l'effetto è molto più debole (o molto più forte) rispetto ai campioni AI Toolkit

Perché succede

Su SD 1.5, la forza percepita del LoRA è molto sensibile a pipeline + pianificatore + CFG + risoluzione. Se la pipeline di inferenza non corrisponde al campionatore di anteprima, lo stesso lora_scale può "sentirsi" sensibilmente diverso.

Come risolvere (sequenza di tuning stabile SD1.5)

• Non sintonizzare prima dell'allineamento: valida la base attraverso RCSD15 prima (allineata alla pipeline), poi sintonizza.
• Sintonizza lora_scale con un seed fisso: piccoli cambiamenti sono più facili da giudicare quando tutto il resto è bloccato.
• Mantieni le regole di risoluzione SD1.5 coerenti: assicurati che width/height siano divisibili per 8 in modo da non introdurre artefatti di ridimensionamento indesiderati che cambiano dettaglio e forza percepita.

Esegui ora l'inferenza SD 1.5 LoRA

Apri il workflow, incolla il tuo LoRA in lora_path, corrispondi ai tuoi valori di campionamento di anteprima e esegui RCSD15 per ottenere l'inferenza Stable Diffusion 1.5 LoRA corrispondente all'addestramento in ComfyUI.