FLUX.2 Klein 9B LoRA ComfyUI 추론: 미리보기 일치 AI Toolkit LoRA 생성 in ComfyUI

이 RunComfy 워크플로우를 사용하여 AI Toolkit 훈련 미리보기와 일치하는 ComfyUI 추론을 필요로 할 때 FLUX.2 Klein 9B LoRAs를 위한 Flux2Klein9BPipeline을 통해 생성합니다—RunComfy에서 오픈 소스화된 모델-특정 파이프라인 래퍼입니다. 어댑터는 lora_path 및 lora_scale을 통해 파이프라인 내부에 적용되어 훈련과 일치하는 LoRA 동작을 제공하며 수동으로 파이프라인을 재구성할 필요가 없습니다.

왜 FLUX.2 Klein 9B LoRA ComfyUI 추론이 ComfyUI에서 다르게 보일 수 있는지

AI Toolkit이 훈련 미리보기를 렌더링할 때, FLUX.2 Klein 9B 추론 파이프라인—Qwen3-8B 텍스트 인코딩, 흐름 일치 스케줄링, 내부 LoRA 인젝션이 모두 하나의 단위로 조정되어 실행됩니다. 일반적인 ComfyUI 그래프는 이 구성 요소들을 독립적으로 재조립하여 조건화, 노이즈 스케줄링, 어댑터 적용 순서에서 미세한 차이를 초래합니다. 결과는 파이프라인 수준의 드리프트이며, 단일 잘못 구성된 노브가 아닙니다. Flux2Klein9BPipeline은 모델 자체 파이프라인을 끝에서 끝까지 실행하고 그 안에 LoRA를 인젝션하여 이 간극을 메웁니다. 참고: `src/pipelines/flux2_klein.py`.

FLUX.2 Klein 9B LoRA ComfyUI 추론 워크플로우 사용 방법

단계 1: LoRA 경로를 가져와 워크플로우에 로드하기 (2가지 옵션)

옵션 A — RunComfy 훈련 결과 > 로컬 ComfyUI로 다운로드:

1. Trainer > LoRA Assets로 이동합니다.
2. 사용하려는 FLUX.2 Klein 9B LoRA를 찾습니다.
3. 오른쪽의 ... (세 점) 메뉴를 클릭 > Copy LoRA Link를 선택합니다.
4. ComfyUI 워크플로우 페이지에서, 복사한 링크를 UI의 오른쪽 상단에 있는 다운로드 입력 필드에 붙여넣습니다.
5. 다운로드를 클릭하기 전에, 대상 폴더가 ComfyUI > models > loras로 설정되어 있는지 확인합니다 (이 폴더가 다운로드 대상 폴더로 선택되어야 함).
6. 다운로드를 클릭합니다 — LoRA 파일이 올바른 models/loras 디렉토리에 저장됩니다.
7. 다운로드가 완료되면, 페이지를 새로고침합니다.
8. 이제 LoRA가 LoRA 선택 드롭다운에 나타납니다 — 선택하십시오.

옵션 B — 직접 LoRA URL (옵션 A를 대체):

1. 직접 .safetensors 다운로드 URL을 LoRA 노드의 경로 / url 입력 필드에 붙여넣습니다.
2. 여기에서 URL을 제공하면, 옵션 A를 대체합니다 — 워크플로우는 런타임 시 URL에서 LoRA를 직접 가져옵니다.
3. 로컬 다운로드나 파일 배치가 필요하지 않습니다.

팁: URL이 실제 .safetensors 파일로 해석되는지 확인하십시오, 랜딩 페이지나 리디렉션이 아닙니다.

단계 2: 훈련 샘플 설정과 추론 파라미터 일치시키기

LoRA 노드의 lora_scale을 설정하여 어댑터 강도를 제어합니다—훈련 미리보기에서 사용한 값으로 시작하고 거기에서 조정하십시오.

남은 매개변수는 생성 및 로드 파이프라인 노드에 있습니다:

• prompt — 귀하의 텍스트 프롬프트; 훈련에서 사용한 트리거 단어를 포함하십시오
• width / height — 출력 해상도; 직접 비교를 위해 훈련 미리보기 크기와 일치시킵니다 (16의 배수)
• sample_steps — 추론 단계; FLUX.2 Klein 9B는 기본값이 25입니다
• guidance_scale — CFG 강도; 기본값은 4.0입니다 (Klein 9B는 가이드 증류되지 않았으므로 이 값이 출력 품질을 직접 형성합니다)
• seed — 특정 출력을 재생산하기 위해 시드를 고정합니다; 변형을 탐색하려면 변경하십시오
• seed_mode — 고정 또는 랜덤화
• hf_token — 유효한 Hugging Face 토큰이 필요합니다, FLUX.2 Klein 9B는 게이트 모델이기 때문에; hf_token 필드에 귀하의 토큰을 붙여넣으십시오

훈련 정렬 팁: 훈련 중 샘플링 값을 사용자 정의한 경우 (시드, guidance_scale, sample_steps, 트리거 단어), 해당 값을 정확히 해당 필드에 복사하십시오. RunComfy에서 훈련한 경우, Trainer > LoRA Assets > Config를 열어 해결된 YAML을 보고 미리보기/샘플 설정을 전송하십시오.

단계 3: FLUX.2 Klein 9B LoRA ComfyUI 추론 실행

Queue/Run 클릭 — SaveImage 노드가 결과를 ComfyUI 출력 폴더에 기록합니다.

⚠️ 중요 · FLUX.2 접근 및 Hugging Face 토큰 필요

FLUX.2 Klein 9B 모델은 Hugging Face에서 명시적 접근 승인이 필요합니다.

이 워크플로우를 실행하기 전에:

1. Hugging Face 계정에 FLUX.2 (Klein 9B) 접근이 부여되었는지 확인합니다
2. Hugging Face 접근 토큰을 생성합니다
3. RC FLUX.2 노드의 hf_token 필드에 귀하의 토큰을 붙여넣습니다

유효한 토큰과 적절한 모델 접근 없이 워크플로우는 실행되지 않습니다.

단계별 지침은 다음을 참조하십시오: https://www.runcomfy.com/trainer/ai-toolkit/huggingface-token-flux-ostris-ai-toolkit

빠른 체크리스트:

• ✅ Hugging Face 계정이 FLUX.2 Klein 9B 접근을 받고 hf_token에 유효한 토큰이 있음
• ✅ LoRA는 다음 중 하나입니다: ComfyUI/models/loras로 다운로드됨 (옵션 A), 또는 직접 .safetensors URL을 통해 로드됨 (옵션 B)
• ✅ 로컬 다운로드 후 페이지 새로고침 (옵션 A만 해당)
• ✅ 추론 매개변수가 훈련 샘플 구성과 일치함 (사용자 정의된 경우)

위의 모든 것이 올바르면, 이곳의 추론 결과는 귀하의 훈련 미리보기와 매우 일치해야 합니다.

FLUX.2 Klein 9B LoRA ComfyUI 추론 문제 해결

대부분의 “훈련 미리보기 vs ComfyUI 추론” 간극은 파이프라인 수준의 차이 (텍스트 인코더 경로, 스케줄러/조건화, 어댑터가 적용되는 위치/방법)에서 비롯됩니다. RunComfy 워크플로우는 Flux2Klein9BPipeline을 통해 생성을 실행하고 그 파이프라인 내에 LoRA를 주입하여 파이프라인을 수동으로 재구성하지 않고 AI Toolkit 미리보기 동작을 ComfyUI에서 재현하는 가장 가까운 방법을 제공합니다.

(1) 401 클라이언트 오류.

이유 FLUX.2 Klein 9B는 게이트 Hugging Face 모델입니다. 귀하의 계정에 접근이 없거나 유효한 토큰이 제공되지 않으면, 모델 가중치를 다운로드할 수 없고 추론이 401 오류로 실패합니다.

해결 방법

• Hugging Face 계정이 black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-9B에 접근이 부여되었는지 확인하십시오.
• Hugging Face 접근 토큰을 생성하고 로드 파이프라인 노드의 hf_token 필드에 붙여넣으십시오.
• 접근과 토큰이 확인된 후, RunComfy AI Toolkit 파이프라인 노드를 통해 추론을 실행하여 인증 및 모델 로딩이 하나의 일관된 파이프라인에서 이루어지도록 합니다.
• 단계별 지침은 다음을 참조하십시오: https://www.runcomfy.com/trainer/ai-toolkit/huggingface-token-flux-ostris-ai-toolkit

(2) Flux 2 Klein 모델 CLIPLoader 오류

이유 이 오류는 텍스트 인코더 불일치로 인해 발생합니다—예를 들어, 호환되지 않는 인코더를 로드하거나 Klein 4B와 Klein 9B 인코더 자산을 혼합하는 경우입니다. 이는 일반적으로 CLIP/텍스트 인코더 로딩 중 임베딩 또는 어휘 크기 불일치로 나타납니다.

해결 방법

• FLUX.2 Klein 지원이 완전한지 확인하기 위해 ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하십시오.
• Klein 9B에 적합한 텍스트 인코더가 사용되고 있는지 확인하십시오 (Klein 9B에는 Qwen3-8B가 필요합니다; 4B 인코더를 사용하면 실패합니다).
• 미리보기와 일치하는 LoRA 추론을 위해 RunComfy 파이프라인 래퍼를 선호하여 올바른 인코더를 로드하고 AI Toolkit 미리보기에 사용된 동일한 파이프라인 내에서 LoRA를 적용하십시오.

(3) mat1과 mat2의 형상을 곱할 수 없습니다 (512x2560 및 7680x3072)

이유 이 오류는 조건화 차원 불일치를 나타냅니다, 일반적으로 잘못된 인코더를 사용하거나 FLUX.2 Klein 9B에 대한 잘못된 클립/조건화 유형을 사용하는 경우입니다. 모델이 잘못된 형상의 임베딩을 수신하여 샘플링 중 행렬 곱셈이 실패합니다.

해결 방법

• 그래프를 수동으로 빌드하는 경우, FLUX.2 Klein–특정 텍스트 인코더가 사용되고 클립/조건화 유형이 FLUX.2 Klein 기대치와 일치하는지 확인하십시오.
• 가장 신뢰할 수 있는 해결책은 RunComfy FLUX.2 Klein 9B 파이프라인 래퍼를 통해 추론을 실행하고 lora_path를 통해 LoRA를 주입하는 것입니다. 이렇게 하면 전체 추론 스택—인코더, 스케줄러, 어댑터—가 AI Toolkit 미리보기와 파이프라인 정렬됩니다.

지금 FLUX.2 Klein 9B LoRA ComfyUI 추론 실행

워크플로우를 로드하고 lora_path를 붙여넣고 유효한 hf_token을 입력하여 Flux2Klein9BPipeline이 ComfyUI 출력을 AI Toolkit 훈련 미리보기와 정렬되도록 합니다.