FLUX.2 LoRA ComfyUI Inference: вывод LoRA, соответствующий обучению AI Toolkit, с конвейером FLUX.2 Dev

Этот готовый к производству рабочий процесс RunComfy выполняет вывод FLUX.2 Dev LoRA в ComfyUI через RC FLUX.2 Dev (Flux2Pipeline) (согласование на уровне конвейера, а не общий граф семплера). RunComfy создал и открыл этот пользовательский узел — смотрите репозитории runcomfy-com — и вы управляете применением адаптера с помощью lora_path и lora_scale.

Примечание: для выполнения этого рабочего процесса требуется машина 3XL.

Почему FLUX.2 LoRA ComfyUI Inference часто выглядит иначе в ComfyUI

Предварительные просмотры обучения AI Toolkit рендерятся через специфический для модели конвейер FLUX.2, где кодирование текста, планирование и инъекция LoRA разработаны для совместной работы. В ComfyUI, перестройка FLUX.2 с другим графом (или другим путём загрузки LoRA) может изменить эти взаимодействия, так что копирование того же самого запроса, шагов, CFG и семени всё равно приводит к видимому дрейфу. Узлы конвейера RunComfy RC устраняют этот разрыв, выполняя FLUX.2 от начала до конца в Flux2Pipeline и применяя вашу LoRA внутри этого конвейера, поддерживая согласованность вывода с поведением предварительного просмотра. Источник: репозитории с открытым исходным кодом RunComfy.

Как использовать рабочий процесс FLUX.2 LoRA ComfyUI Inference

Шаг 1: Получите путь LoRA и загрузите его в рабочий процесс (2 варианта)

⚠️ Важно · Требуется доступ к FLUX.2 и токен Hugging Face

Модели FLUX.2 Dev требуют явного разрешения на доступ на Hugging Face.

Перед запуском этого рабочего процесса:

1. Убедитесь, что вашему аккаунту Hugging Face был предоставлен доступ к FLUX.2 (Dev)
2. Создайте токен доступа Hugging Face
3. Вставьте ваш токен в поле hf_token на узле Load Pipeline

Без действительного токена и надлежащего доступа к модели рабочий процесс не будет выполнен. Для пошаговых инструкций смотрите токен Hugging Face для FLUX.2.

Вариант A — Результат обучения RunComfy → загрузить на локальный ComfyUI:

1. Перейдите в Trainer → LoRA Assets
2. Найдите LoRA, которую хотите использовать
3. Нажмите ⋮ (три точки) в меню справа → выберите Копировать ссылку LoRA
4. На странице рабочего процесса ComfyUI, вставьте скопированную ссылку в поле ввода Download в правом верхнем углу интерфейса
5. Перед нажатием на Загрузить, убедитесь, что целевая папка установлена на ComfyUI > models > loras (эта папка должна быть выбрана в качестве цели загрузки)
6. Нажмите Загрузить — это гарантирует, что файл LoRA сохранён в правильном каталоге models/loras
7. После завершения загрузки обновите страницу
8. Теперь LoRA появляется в выпадающем списке выбора LoRA в рабочем процессе — выберите её

Вариант B — Прямая ссылка на LoRA (перекрывает Вариант A):

1. Вставьте прямой URL загрузки .safetensors в поле ввода path / url узла LoRA
2. Когда URL предоставлен здесь, он перекрывает Вариант A — рабочий процесс загружает LoRA непосредственно из URL во время выполнения
3. Локальная загрузка или размещение файлов не требуется

Совет: убедитесь, что URL ведёт к фактическому файлу .safetensors (а не на страницу приземления или перенаправления).

Шаг 2: Сопоставьте параметры вывода с настройками образцов обучения

В узле LoRA выберите ваш адаптер в lora_path (Вариант A), или вставьте прямую ссылку .safetensors в path / url (Вариант B перекрывает выпадающий список). Затем установите lora_scale на ту же силу, которую вы использовали во время предварительных просмотров обучения и отрегулируйте оттуда.

Оставшиеся параметры находятся на узле Generate (и, в зависимости от графа, на узле Load Pipeline):

• prompt: ваш текстовый запрос (включите триггерные слова, если вы обучали с ними)
• width / height: разрешение вывода; сопоставьте с размером предварительного просмотра обучения для наиболее чистого сравнения (рекомендуются кратные 16 для FLUX.2)
• sample_steps: количество шагов вывода (25 является обычным значением по умолчанию)
• guidance_scale: значение CFG/направления (4.0 является обычным значением по умолчанию)
• seed: фиксированное семя для воспроизведения; измените его для исследования вариаций
• seed_mode (только если присутствует): выберите fixed или randomize
• negative_prompt (только если присутствует): FLUX.2 в этом рабочем процессе дистиллирован по направлению, поэтому отрицательные запросы игнорируются
• hf_token: токен доступа Hugging Face; необходим для загрузки модели FLUX.2 Dev (вставьте его на узле Load Pipeline)

Совет по согласованию обучения: если вы настраивали значения семплирования во время обучения (seed, guidance_scale, sample_steps, триггерные слова, разрешение), отразите эти значения здесь. Если вы обучали на RunComfy, откройте Trainer → LoRA Assets > Config, чтобы просмотреть разрешённый YAML и скопировать настройки предварительного просмотра/образца в узлы рабочего процесса.

Шаг 3: Запуск FLUX.2 LoRA ComfyUI Inference

Нажмите Queue/Run — узел SaveImage записывает результаты в вашу выходную папку ComfyUI.

Быстрый список проверок:

• ✓ LoRA либо: загружена в ComfyUI/models/loras (Вариант A), либо загружена через прямой URL .safetensors (Вариант B)
• ✓ Страница обновлена после локальной загрузки (только Вариант A)
• ✓ Параметры вывода соответствуют конфигурации sample обучения (если настроено)

Если всё вышеуказанное корректно, результаты вывода здесь должны почти соответствовать вашим предварительным просмотрам обучения.

Устранение неполадок FLUX.2 LoRA ComfyUI Inference

Большинство расхождений между "предварительным просмотром обучения и выводом ComfyUI" FLUX.2 вызваны различиями на уровне конвейера (как модель загружена, планируется и как LoRA объединяется), а не одной неправильной настройкой. Этот рабочий процесс RunComfy восстанавливает наиболее близкий "базовый уровень, соответствующий обучению", выполняя вывод через RC FLUX.2 Dev (Flux2Pipeline) от начала до конца и применяя вашу LoRA внутри этого конвейера через lora_path / lora_scale (вместо наложения общих узлов загрузчика/семплера).

(1) Flux.2 с ошибкой Lora: "mul_cuda" не реализован для 'Float8_e4m3fn'

Почему это происходит Это обычно происходит, когда FLUX.2 загружается с весами Float8/FP8 (или с квантованием смешанной точности), а LoRA применяется через общий путь LoRA ComfyUI. Объединение LoRA может вызвать неподдерживаемые операции Float8 (или смешанные повышения Float8 + BF16), что вызывает ошибку времени выполнения mul_cuda Float8.

Как исправить (рекомендуется)

• Выполните вывод через RC FLUX.2 Dev (Flux2Pipeline) и загружайте адаптер только через lora_path / lora_scale, чтобы объединение LoRA происходило в согласованном с AI Toolkit конвейере, а не через общий загрузчик LoRA, наложенный сверху.
• Если вы отлаживаете в не-RC графе: избегайте применения LoRA поверх весов диффузии Float8/FP8. Используйте путь загрузки, совместимый с BF16/FP16 для FLUX.2 перед добавлением LoRA.

(2) Несоответствия формы LoRA должны быстро завершаться, вместо того чтобы повреждать состояние GPU и вызывать OOM/нестабильность системы

Почему это происходит Это почти всегда несоответствие базы: LoRA была обучена для другой семейства моделей (например, FLUX.1), но применяется к FLUX.2 Dev. Вы часто увидите множество строк lora key not loaded и затем несоответствия формы; в худшем случае сессия может стать нестабильной и закончиться OOM.

Как исправить (рекомендуется)

• Убедитесь, что LoRA была обучена специально для black-forest-labs/FLUX.2-dev с AI Toolkit (варианты FLUX.1 / FLUX.2 / Klein не взаимозаменяемы).
• Держите граф "однопутевым" для LoRA: загружайте адаптер только через вход lora_path рабочего процесса и дайте Flux2Pipeline обработать объединение. Не накладывайте дополнительный общий загрузчик LoRA параллельно.
• Если вы уже столкнулись с несоответствием и ComfyUI начинает производить несвязанные ошибки CUDA/OOM после этого, перезапустите процесс ComfyUI, чтобы полностью сбросить состояние GPU + модели, затем повторите попытку с совместимой LoRA.

(3) Flux.2 Dev - Использование LoRAs более чем удваивает время вывода

Почему это происходит LoRA может значительно замедлить FLUX.2 Dev, когда путь LoRA вызывает дополнительную работу по патчингу/деквантованию или применяет веса в более медленном пути кода, чем базовая модель в одиночку.

Как исправить (рекомендуется)

• Используйте путь RC FLUX.2 Dev (Flux2Pipeline) этого рабочего процесса и передайте ваш адаптер через lora_path / lora_scale. В этой настройке LoRA объединяется один раз во время загрузки конвейера (в стиле AI Toolkit), так что стоимость семплирования на шаг остаётся близкой к базовой модели.
• Когда вы стремитесь к поведению, соответствующему предварительному просмотру, избегайте наложения нескольких загрузчиков LoRA или смешивания путей загрузки. Держите это на одном lora_path + одном lora_scale, пока базовый уровень не совпадёт.

Примечание В этом рабочем процессе FLUX.2 Dev, FLUX.2 дистиллирован по направлению, поэтому negative_prompt может игнорироваться конвейером, даже если поле UI существует — сначала сопоставьте предварительные просмотры, используя формулировку запроса + guidance_scale + lora_scale.

Запустите FLUX.2 LoRA ComfyUI Inference сейчас

Откройте рабочий процесс, установите lora_path и нажмите Queue/Run, чтобы получить результаты FLUX.2 Dev LoRA, которые остаются близкими к вашим предварительным просмотрам обучения AI Toolkit.