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.