ComfyUI에서 "Flux LoRAs" 로컬 학습하는 방법

 

🚀 ComfyUI에서 "Flux LoRAs" 로컬 학습하는 방법

Flux LoRAs를 로컬에서 학습하려면 ComfyUI와 함께 FluxTrainer 또는 관련 Custom Nodes를 설치하고, 훈련 데이터 및 설정을 올바르게 구성해야 해.

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📌 1️⃣ FluxTrainer 설치 (ComfyUI Custom Node)

Flux LoRAs를 학습하려면 ComfyUI용 FluxTrainer 노드를 설치해야 해.
아래 명령어를 실행해서 설치할 수 있어.

✅ 방법 1: ComfyUI-Manager에서 설치

1. ComfyUI 실행

   powershell
   python main.py
   

2. 웹 UI에서 ComfyUI-Manager로 이동
3. Custom Nodes → comfyui-fluxtrainer 검색 후 설치
4. ComfyUI를 재시작

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✅ 방법 2: 수동 설치 (GitHub 사용)

Git을 사용해서 직접 설치할 수도 있어.

powershell
cd E:\A.I\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes
git clone https://github.com/FluxTraining/comfyui-fluxtrainer.git
cd comfyui-fluxtrainer
pip install -r requirements.txt

✅ 설치 후, ComfyUI를 다시 실행해줘.

powershell
python main.py

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📌 2️⃣ 훈련 데이터 준비 (LoRA 학습용 데이터)

Flux LoRAs를 학습하려면, 학습 데이터셋을 준비해야 해.

1. 이미지 데이터 폴더 생성

   powershell
   mkdir E:\A.I\flux_training_data
   

2. 이미지 파일 배치

   • 훈련할 이미지를 E:\A.I\flux_training_data 폴더에 넣기
   • .jpg, .png, .webp 등의 이미지 사용 가능
   • 이미지 파일명이 태그 정보(메타데이터 포함)면 좋음 (girl_sitting.png 등)

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📌 3️⃣ 학습 설정 (FluxTrainer 노드 사용)

1. ComfyUI 실행 (python main.py)
2. FluxTrainer 노드 추가
   • LoRA Trainer 또는 Flux Network Trainer 노드 사용
3. 학습 데이터 폴더 경로 설정
   • E:\A.I\flux_training_data
4. Hyperparameter 설정
   • 학습률(Learning Rate): 1e-4 추천
   • Batch Size: 4~8 (VRAM에 따라 조절)
   • Epochs: 100~200 추천
   • Optimizer: AdamW 추천
   • Precision: fp16 (VRAM 부족 시)

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📌 4️⃣ 학습 시작

설정 완료 후 학습을 시작하면 새로운 Flux LoRA 모델이 생성됨.
훈련이 끝나면 학습된 모델(.safetensors or .pt)이 저장됨.

출력된 모델을 ComfyUI에서 LoRA로 불러와서 사용하면 끝! 🚀

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🔥 최종 정리 (빠른 실행)

1. FluxTrainer 노드 설치

   powershell
   cd E:\A.I\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes
   git clone https://github.com/FluxTraining/comfyui-fluxtrainer.git
   cd comfyui-fluxtrainer
   pip install -r requirements.txt
   

2. 학습 데이터 폴더 생성 (E:\A.I\flux_training_data)
3. ComfyUI 실행 후 FluxTrainer 노드 추가 (python main.py)
4. 설정값 입력 (Batch Size, Epochs 등) 후 학습 시작
5. 출력된 LoRA를 사용해서 이미지 생성