ComfyUI-FluxTrainer 项目安装与配置指南

1. 项目基础介绍

ComfyUI-FluxTrainer 是一个开源项目，它是对 kohya-ss 的 sd-scripts 的轻微修改的包装器。该项目主要用于训练机器学习模型，特别是支持 LoRA 训练和全模型微调。项目基于 ComfyUI，这是一个用户友好的界面，允许用户构建和运行各种机器学习工作流。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• ComfyUI：一个用于构建机器学习工作流的图形界面。
• kohya-ss/sd-scripts：用于机器学习模型训练的脚本。
• KohakuBlueleaf/Lycoris：提供额外的训练代码。
• LoganBooker/prodigy-plus-schedule-free：用于增强训练过程的库。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：

• Python 3.8 或更高版本
• pip（Python 的包管理器）
• Git（用于克隆项目）

详细安装步骤

1. 克隆项目到本地计算机：

   git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-FluxTrainer.git
   

2. 将克隆的项目文件夹移动到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录下。

3. 在项目目录中安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果您使用的是 ComfyUI_windows_portable，请在 ComfyUI_windows_portable 目录下运行以下命令：

   python_embeded\python.exe -m pip install -r ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-FluxTrainer\requirements.txt
   

4. 根据需要，您可能需要安装 torch 版本 2.4.0 或更高。

5. 安装完成后，您可以使用项目中的示例工作流开始训练模型。示例工作流位于 examples 文件夹中。

请注意，此项目是实验性的，并且其底层实现可能会发生变化。在开始训练模型之前，请仔细阅读项目自述文件中的免责声明。