SDXL LoRA Вывод: Запустите AI Toolkit LoRA в ComfyUI для результатов, соответствующих тренировке#

SDXL LoRA Вывод: результаты, соответствующие тренировке, с меньшим количеством шагов в ComfyUI. Этот рабочий процесс запускает Stable Diffusion XL (SDXL) с LoRA, обученными в AI Toolkit, через пользовательский узел RC SDXL (RCSDXL) от RunComfy (открытый код в репозиториях GitHub организации runcomfy-com). Оборачивая специфичный для SDXL конвейер (вместо общего графа выборки) и стандартизируя загрузку и масштабирование LoRA (lora_path / lora_scale) с корректными настройками SDXL, ваши выходные данные в ComfyUI остаются гораздо ближе к тому, что вы видели в просмотрах тренировки.

Если вы обучили SDXL LoRA в AI Toolkit (RunComfy Trainer или в другом месте) и ваши результаты в ComfyUI выглядят "не так", как в просмотрах тренировки, этот рабочий процесс - самый быстрый способ вернуться к поведению, соответствующему тренировке.

Как использовать рабочий процесс SDXL LoRA Вывод#

Шаг 1: Откройте рабочий процесс#

Откройте RunComfy SDXL LoRA Вывод

Шаг 2: Импортируйте ваш LoRA (2 варианта)#

• Вариант A (Результат тренировки RunComfy): RunComfy → Trainer → LoRA Assets → найдите ваш LoRA → ⋮ → Скопировать ссылку LoRA
  
• Вариант B (LoRA, обученный в AI Toolkit вне RunComfy): Скопируйте прямую ссылку на загрузку .safetensors для вашего LoRA и вставьте этот URL в lora_path.
  

Шаг 3: Настройте RCSDXL для SDXL LoRA Вывод#

В UI узла RCSDXL SDXL LoRA Вывод, установите оставшиеся параметры:

• prompt: ваш основной текстовый запрос (включите любые триггерные токены, которые вы использовали во время тренировки)
• negative_prompt: опционально; оставьте пустым, если не использовали в просмотрах тренировки
• width / height: разрешение вывода
• sample_steps: шаги выборки (совпадают с настройками просмотра тренировки при сравнении результатов)
• guidance_scale: CFG / руководство (соответствует CFG просмотра тренировки)
• seed: используйте фиксированное значение для воспроизводимости; измените его, чтобы исследовать вариации
• lora_scale: сила/интенсивность LoRA

Если вы изменяли выборку во время тренировки, откройте YAML файл тренировки AI Toolkit и скопируйте те же значения сюда — особенно width, height, sample_steps, guidance_scale и seed. Если вы обучались на RunComfy, вы также можете открыть Config LoRA в Trainer → LoRA Assets и скопировать значения просмотра/выборки.

Шаг 4: Запустите SDXL LoRA Вывод#

• Нажмите Queue/Run → вывод сохраняется автоматически через SaveImage

Почему SDXL LoRA Вывод часто выглядит иначе в ComfyUI и что делает пользовательский узел RCSDXL#

Большинство несоответствий SDXL LoRA не вызваны одной неправильной настройкой — они происходят из-за изменения конвейера вывода. Предпросмотры тренировки AI Toolkit генерируются через специфичное для модели SDXL выполнение вывода, в то время как многие графы ComfyUI реконструированы из общих компонентов. Даже с тем же запросом, шагами, CFG и seed, другой конвейер (и путь внедрения LoRA) может давать заметно другие результаты.

Узел RC SDXL (RCSDXL) оборачивает специфичный для SDXL конвейер вывода, чтобы SDXL LoRA Вывод оставался в соответствии с конвейером предпросмотра тренировки AI Toolkit и использовал последовательное поведение внедрения LoRA для SDXL. Справочная реализация: `src/pipelines/sdxl.py`

Устранение неполадок SDXL LoRA Вывод#

Большинство проблем "предпросмотр тренировки против вывода ComfyUI" вызваны несоответствиями конвейеров, а не одной неправильной настройкой. Если ваш LoRA был обучен с AI Toolkit (SDXL), самый надежный способ восстановить поведение, соответствующее тренировке в ComfyUI - это выполнить вывод через пользовательский узел RCSDXL от RunComfy, который выравнивает выборку SDXL + внедрение LoRA на уровне конвейера.

(1) Вывод на lora .safetensor файлах модель sdxl не соответствует образцам в тренировке#

Почему это происходит

Даже когда LoRA загружается, результаты могут всё равно отклоняться, если ваш граф ComfyUI не соответствует конвейеру предпросмотра тренировки (разные настройки SDXL, разные пути внедрения LoRA, разное обращение с рафинированием).

Как исправить (рекомендуется)

• Используйте RCSDXL и вставьте вашу прямую ссылку .safetensors в lora_path.
• Скопируйте значения выборки из вашей конфигурации тренировки AI Toolkit (или RunComfy Trainer → LoRA Assets Config): width, height, sample_steps, guidance_scale, seed.
• Исключите "дополнительные ускоряющие стеки" (LCM/Lightning/Turbo) из сравнения, если вы не обучали/выбирали с ними.

(2) SDXL lora ключ не загружен "lora_te2_text_projection.*"#

Почему это происходит

Ваш LoRA содержит ключи проекции SDXL Text Encoder 2, которые ваш текущий путь загрузки не применяет (легко столкнуться, когда внедрение/сопоставление ключей не совпадает с двуэнкодерной настройкой SDXL).

Как исправить (наиболее надежно)

• Используйте RCSDXL и загрузите LoRA через lora_path внутри узла (внедрение на уровне конвейера).
• Поддерживайте lora_scale постоянным и включайте те же триггерные токены, которые использовались во время тренировки.
• Если предупреждения продолжаются, попробуйте точную контрольную точку, использованную в тренировке (несоответствующие варианты SDXL могут вызывать отсутствующие/игнорируемые ключи).

(3) Больше не могу использовать LoRA с SDXL#

Почему это происходит

После обновления ComfyUI / пользовательских узлов, приложение SDXL LoRA может измениться (поведение загрузчика, кэширование, поведение памяти), из-за чего ранее работавшие графы могут не работать или отклоняться.

Как исправить (рекомендуется)

• Используйте RCSDXL, чтобы сохранить стабильный путь вывода SDXL и соответствие тренировке.
• Очистите кэш модели/узла или перезапустите сессию после обновлений (особенно если поведение изменяется только после настройки LoRA/настройки загрузчика).
• Для отладки сначала запустите минимальный рабочий процесс только с базовым SDXL, затем добавьте сложность обратно.

(4) Ошибка планировщика Hook LoRA неверный кэш CLIP в следующем запуске после изменения значения#

Почему это происходит

Планировочные/Hook рабочие процессы могут повторно использовать кэшированное состояние CLIP после изменения параметров, что нарушает воспроизводимость и делает поведение LoRA непоследовательным от запуска к запуску.

Как исправить (рекомендуется)

• Для вывода, соответствующего тренировке, предпочтите RCSDXL с простым lora_path / lora_scale сначала (избегайте слоев hook/планировщика, пока базовый уровень не соответствует).
• Если необходимо использовать узлы hook/планировщика, очистите кэш (или перезапустите) после изменения параметров hook, затем повторно запустите с тем же seed.

(5) Ошибка Ksampler при попытке использовать LORA в inpaiting SDXL#

Почему это происходит

Стэки для инпейнтинга патчат модель во время выборки. Некоторые пользовательские узлы / вспомогательные обертки могут конфликтовать с патчингом LoRA, когда вы изменяете настройки в середине сессии, вызывая ошибки KSampler/inpaint worker.

Как исправить (рекомендуется)

• Убедитесь, что LoRA работает в RCSDXL в простом рабочем процессе txt2img сначала (базовый уровень конвейера).
• Добавьте инпейнтинг обратно по одной компоненте за раз. Если ошибка появляется только после изменений, перезапустите/очистите кэш перед повторным запуском.
• Если проблема возникает только с конкретным вспомогательным узлом, попробуйте стандартный путь инпейнтинга или обновите/отключите конфликтующий пользовательский узел.

(6) Я получаю эту ошибку clip отсутствует: ['clip_l.logit_scale', 'clip_l.transformer.text_projection.weight']#

Почему это происходит

Это обычно означает, что загруженные активы CLIP/текстового энкодера не соответствуют контрольной точке SDXL, которую вы запускаете (отсутствуют ожидаемые веса CLIP SDXL), что также может делать поведение LoRA "неправильным".

Как исправить (рекомендуется)

• Убедитесь, что вы используете правильную настройку контрольной точки SDXL с правильными текстовыми энкодерами SDXL/компонентами CLIP.
• Затем выполните вывод LoRA через RCSDXL, чтобы путь кондиционирования SDXL оставался последовательным от начала до конца.

Запустите SDXL LoRA Вывод сейчас#

Откройте RunComfy SDXL LoRA Вывод рабочий процесс, вставьте ваш LoRA в lora_path, и запустите RCSDXL для вывода SDXL LoRA, соответствующего тренировке, в ComfyUI.