ZenTrainerがComfyUI内でLoRAトレーニングを実現、ライブサンプル表示にも対応

実行ページ: 最新のサンプル、損失、そして右側のレールに並ぶ数値。

トレーニングできるモデル

MOSS Image、Krea 2、FLUX 3、FLUX.2 Klein、Qwen-Image 2.1、Z-Image、Anima、Fibo 2.0、SDXLとそのファインチューン、さらにMiniMax H3の動画。その他のモデルは未検証としてリストされています。トレーニングはLinuxとWindows上のNVIDIA（CUDA）またはAMD（ROCm）で実行されます。

シンプルモードと高度な機能

シンプルモードはレシピのようなもので、15〜40枚の写真と名前を指定するだけです。不足しているモデルは自動でダウンロードされ、写真にはキャプションが付きます。高度な機能モードではすべてのオプションを公開します。LoRAまたはLoKr、マスク付きトレーニング、キャプションドロップアウト、クラス保持、そしてAdamW、Prodigy、Lion、CAME、schedule-free、8ビットの各オプティマイザです。

実行中は一時停止、サンプルの生成、保存、学習率の変更ができ、任意のcheckpointで独自のプロンプトを試せます。検証損失は固定セットで測定され、キャラクターLoRAには類似度スコアが付き、実行は次々とキューに積まれます。

ComfyUIのinput/内の任意のフォルダーがデータセットになります。グリッド表示またはテーブル表示で、キャプションはその場で編集できます。

データセット

ComfyUIのinput/内の任意のフォルダーを指定します。キャプションはComfyUI経由でQwen-VLやGemmaが作成でき、長文セットと短文セットとして保持され、プレフィックス、サフィックス、検索と置換で一括編集できます。SAM3が被写体を見つけてそこにトレーニングをマスクできます。自分でマスクを描くこともできます。

新規実行: モデルを選ぶと必要なファイルが自動入力され、よくある間違いには警告が表示されます。

インストール

ComfyUI Managerからインストールして再起動し、上部バーの蓮のアイコンをクリックするか、/zentrainer/を開きます。ComfyUI 0.41以降が必要で、LoRAはoutput/zentrainer/loras/に保存されます。

リポジトリには、ピン留めされたComfyUIを隣にインストールする起動スクリプトも同梱されているため、メインのインストールを更新しても実行が壊れることはなく、モデルは現在の場所からそのまま読み込まれます。レンタルGPU向けのDockerイメージもあり、ワンクリックのRunpodテンプレートが付属します。macOSはまだサポートされていません。

提供状況

ZenTrainerはgithub.com/Nynxz/ZenTrainerにあります（MIT、v0.4.1）。データセット、実行、エクスポートしたLoRAはComfyUIのフォルダー内に留まります。