FLUX.1 Dev LoRA 推理：在 ComfyUI 中匹配 AI Toolkit 训练预览
FLUX.1 Dev LoRA 推理：训练匹配，最小步生成在 ComfyUI 中 FLUX.1 Dev LoRA 推理是一个即用型 RunComfy 工作流，用于在 ComfyUI 中应用 AI Toolkit 训练的 FLUX.1 Dev LoRA，结果与您的训练预览保持接近。它围绕 RC FLUX.1 Dev (RCFluxDev) 构建——一个由 RunComfy 构建的开源自定义节点，通过 FLUX.1 Dev 特定的推理管道路由生成（而不是通用采样器图），同时通过 lora_path 和 lora_scale 注入您的适配器。您可以在 runcomfy-com GitHub organization repositories 中浏览相关的源代码工作。
当您的 AI Toolkit 样本感觉“正确”时，请使用此工作流，但切换到典型的 ComfyUI 图使相同的 LoRA + 提示在风格、强度或构图上漂移。
为什么 FLUX.1 Dev LoRA 推理在 ComfyUI 中经常看起来不同
AI Toolkit 预览由 模型特定的推理管道 生成。许多 ComfyUI 图从通用组件重建 FLUX，因此“匹配数字”（提示/步骤/指导/种子）仍可能产生不同的默认值和 LoRA 应用行为。这种“训练预览与 ComfyUI 推理”差距通常是管道级别的，而不是单个错误的旋钮。
RCFluxDev 自定义节点的作用
RCFluxDev 封装了用于 AI Toolkit 风格采样的 FLUX.1 Dev 推理管道，并在该管道内应用您的 LoRA，以便适配器行为对这个模型家族保持一致。管道源代码：`src/pipelines/flux_dev.py`
如何使用 FLUX.1 Dev LoRA 推理工作流
步骤 1：导入您的 LoRA（两种方式）
- 选项 1 (RunComfy 训练结果)： RunComfy → Trainer → LoRA Assets → 找到您的 LoRA → ⋮ → 复制 LoRA 链接
- 选项 2 (AI Toolkit LoRA 在 RunComfy 之外训练)：
复制您的 LoRA 的直接 .safetensors 下载链接，并将该 URL 粘贴到 lora_path 中。
步骤 2：配置 RCFluxDev 自定义节点用于 FLUX.1 Dev LoRA 推理
- 在工作流中，选择 RC FLUX.1 Dev (RCFluxDev) 并将您的 LoRA URL（或文件路径）粘贴到
lora_path中。
重要（首次运行所需）：要运行此自定义节点，您必须 (1) 拥有 Hugging Face 对您使用的受限 FLUX.1 Dev repo 的访问权限，并且 (2) 将您的 Hugging Face 令牌粘贴到 hf_token 中：
- 在 Hugging Face 模型页面 上，登录并点击 请求访问/同意（每个仓库一次）。
- 在 huggingface.co/settings/tokens 创建一个具有 读取 权限的 Hugging Face 用户访问令牌。
- 将令牌粘贴到 RCFluxDev 的
hf_token中，然后重新运行工作流。
分步指南：FLUX Hugging Face Token - 设置与故障排除
- 然后配置 FLUX.1 Dev LoRA 推理 的其余设置（全部在节点 UI 中）：
训练对齐提示：当您追求 1:1 匹配时，不要“凭感觉调整”——镜像您用于预览的 AI Toolkit 训练 YAML 中的采样值（尤其是 width、height、sample_steps、guidance_scale、seed）。 如果您是在 RunComfy 上训练的，请打开 Trainer → LoRA Assets → 配置并重用预览设置。
prompt：您的文本提示（包括您在训练期间使用的触发令牌，如果有的话）negative_prompt：可选；如果您没有使用负面采样，则保持为空width/height：输出分辨率（比较时匹配训练预览）sample_steps：推理步骤数guidance_scale：FLUX.1 Dev 管道使用的指导值seed：设置一个固定的种子以重现；更改它以探索变化lora_scale：LoRA 强度（从您的预览值附近开始，然后调整）hf_token：您的 Hugging Face 访问令牌（受限 FLUX 仓库所需）
步骤 3：运行 FLUX.1 Dev LoRA 推理
- 点击 Queue/Run → SaveImage 自动将结果写入您的 ComfyUI 输出文件夹
FLUX.1 Dev LoRA 推理故障排除
大多数 FLUX.1 Dev “预览与 ComfyUI” 问题是由 管道不匹配 引起的（模型加载方式、条件构建方式以及适配器注入位置/方式），而不仅仅是单个错误参数。
对于 AI Toolkit 训练的 FLUX.1 Dev LoRA，在 ComfyUI 中恢复 训练匹配行为 的最可靠方法是通过 RC FLUX.1 Dev (RCFluxDev) 运行生成，这在 管道级别 保持推理对齐，并通过 lora_path / lora_scale 一致地应用您的适配器。 如果您正在调试顽固的问题，请从最小参考工作流开始，只有在确认基线工作后才增加复杂性。
（1）更新后 lora vram 使用量高
为什么会发生这种情况
在 FLUX.1 Dev 中，某些设置在应用某些 LoRA 时会看到 VRAM 大幅增加（包括使用 AI Toolkit 训练的 LoRA）。这通常会在通过通用加载路径注入 LoRA 或图导致额外模型副本/重新加载行为时出现。
如何修复（推荐）
- 通过 RCFluxDev 运行推理，并仅通过节点中的
lora_path加载您的适配器（避免为同一模型混合多个 LoRA 加载节点）。 - 保持比较公平：在判断“看起来不对”之前，匹配训练预览采样值（
width、height、sample_steps、guidance_scale、seed）。 - 如果您仍然遇到 OOM：首先减少
width/height（这通常是 FLUX 的最大杠杆），然后减少批次/额外节点，并重新启动会话以清除任何过时的缓存。此外，您可以在 RunComfy 上启动一个更高 GPU 的机器来运行。
（2）VAEDecode 给定 groups=1，weight 大小为 [4, 4, 1, 1]，期望输入[1, 16, 144, 112] 具有 4 个通道，但得到 16 个通道
为什么会发生这种情况
FLUX 潜在空间和“经典 SD”潜在空间不可互换。这个错误是用 非 FLUX VAE 解码 FLUX 潜在空间 的常见症状（一个期望 4 通道潜在空间的 VAE，而 FLUX 潜在空间可能是 16 通道）。
如何修复
- 不要用 SD/SDXL VAE 路径解码 FLUX 潜在空间。
- 使用 RCFluxDev 工作流，以便从头到尾使用正确的 FLUX 解码路径（模型加载 → 采样 → 解码），而不是混用其他管道中的通用 VAE 节点。
- 如果您正在手动重建图，请仔细检查您使用的是正确的 FLUX 自动编码器资产，而不是剩余的 SD/SDXL VAE。
（3）flux 模型不起作用，flux1-dev-fp8.safetensors
为什么会发生这种情况
这通常发生在 FLUX .safetensors UNet 使用错误类型的加载器加载时（例如，将其视为 ComfyUI 应该自动检测的“检查点”如 SD/SDXL）。
如何修复
- 使用 FLUX.1 Dev 工作流 (RCFluxDev) 并让工作流/节点处理模型加载；仅通过
lora_path传递您的 LoRA。 - 不要使用 SD/SDXL 检查点加载器加载 FLUX UNet。
- 如果文件是从链接下载的，请重新检查它是否是完整、有效的
.safetensors（部分下载可能会触发混乱的检测错误）。
现在运行 FLUX.1 Dev LoRA 推理
打开 RunComfy FLUX.1 Dev LoRA 推理 工作流，设置 lora_path，并使用 RCFluxDev 生成以保持 ComfyUI 结果与您的 AI Toolkit 训练预览对齐。
