使用ComfyUI作为生产力工具，调用Checkpoint叠加Lora出图，以下为使用自己的数据集训练用于ComfyUI的Lora流程。
服务器准备
用于训练Lora需要较高的GPU算力，选择智灵云服务器，其预载了ComfyUI和Lora训练器，非常方便。智灵云服务
注册好账号后，在GPU部署一栏中新建自己的GPU。为了方便将训练好的模型直接测试，本人开了两个GPU实例分别训练和测试，它们共用一块云磁盘，在GPU部署一栏中可见。
一般40GB的存储空间就够用了，GPU根据需要选择，一般训练Lora单4090即可跑满。
训练Lora的GPU
选择训练类模板下的SD Lora tranier,对应秋叶大佬的训练器，链接他在b站有很多AI作画相关的工具和教程。等待启动完毕打开trainer界面即可
训练flux lora的时候可能会报错40系列不支持分布式训练，需要在环境变量里提前禁用，如下，正常情况不需要考虑。
用ComfyUI测试Lora的GPU
选择推理类模板下的SD comfyUI,等待启动完毕打开comfyUI界面即可。
费用问题
注意，GPU存储会一直扣费，费用是1小时 10GB 1分钱，GPU从1块钱到几块不等，只在开启的时候计费，所以测试完毕后记得把服务关了，训练时可以预估时长设置自动关机时间，一般半夜会便宜25折。
Lora训练
整体流程分为图片清理->图片裁切->打标签->上传数据集->正式训练->导出模型。
图片清理
这一环节自己在本地筛选留下符合需求的优质图片即可。
图片裁切
通过链接网站工具进行批量裁切，支持自动识别重点像素，大小需要设置为32的倍数，推荐统一修改为jpg模式。
对裁切完的图片进行重命名，从000开始，这里附上bat命令，保存为.bat文件并修改代码中的图片地址即可使用。
@echo off
setlocal enabledelayedexpansion
rem 设置文件夹路径
set folder= T:\Huishi\birme-590x900
rem 进入目标文件夹
cd /d %folder%
rem 计数器
set count=1
rem 循环重命名文件
for %%f in (*.jpg) do (
rem 格式化数字（补零）
set filename=00!count!
ren "%%f" "!filename:~-3!.jpg"
rem 计数器加1
set /a count+=1
)
echo 重命名完成！
pause
重命名后清晰可见，上传时便于处理，bat命名使用方法：脚本第7行路径改成自己存放数据集的路径，复制代码到.txt文本中，改变后缀为.bat直接双击运行即可。
给图片打标签
启动GPU,通过SD-tranier中的WD标签器即可快速自动打标，有需要可以通过下方的标签编辑器修改标签。
点击启动后，会在对应的图片目录下生成txt文件。
实际使用时，GPU训练器中的打标功能可能有bug比较慢，可以本地部署SD-trainer打好标后再上传，链接本地部署方法。
上传数据集
如果使用服务器的SD-trainer打标，那么在图片裁切重命名后打开jupyternotebook上传即可，使用本地SD-trainer则在打好标后再通过jupyternotebook上传。
正式训练
由于使用SDXL作为基底模型，所以只能走专家训练，几个关键参数如下。
训练种类选SDXL，底模选择在素材网站上下载的Checkpoint文件，数据集路径填写时注意，一定要在root前面加/才是完整的路径。
图片大小按照裁切时的大小填即可，输出模型的地址一定要修改，推荐为/root/output,否则可能无法正常保存训练结果，其他训练参数根据需求修改即可。
PS:显卡显存够大的可以epoch开个50，batchsize按4 8 12往上加，他们的关系是训练的总次数=图片数量*epoch*batchsize
导出模型
最后训练出来的safetensor格式文件复制到comfyUI对应models的Lora文件夹下，进入测试流程。
使用comfyUI测试训练的Lora
启动GPU,在comfyUI中的工作流加载对应的底模Checkpoint和Lora的safetensor开始测试即可。
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