ZenTrainer: ComfyUI에서 LoRA 학습과 실시간 샘플 미리보기

실행 페이지: 최신 샘플, loss, 그리고 오른쪽 레일에 표시된 수치들.

학습 대상

MOSS Image, Krea 2, FLUX 3, FLUX.2 Klein, Qwen-Image 2.1, Z-Image, Anima, Fibo 2.0, SDXL과 그 파인튜닝 모델, 그리고 MiniMax H3 비디오. 더 많은 모델이 미검증 상태로 표시되어 있습니다. 학습은 Linux와 Windows에서 NVIDIA(CUDA) 또는 AMD(ROCm)로 실행됩니다.

간단 모드 또는 고급 모드

간단 모드는 레시피, 사진 15~40장, 이름 하나만 있으면 됩니다. 누락된 모델은 자동으로 다운로드되고 사진에는 캡션이 생성됩니다. 고급 모드는 모든 옵션을 노출합니다. LoRA 또는 LoKr, 마스크 학습, 캡션 드롭아웃, 클래스 보존, 그리고 AdamW, Prodigy, Lion, CAME, schedule-free 또는 8-bit 옵티마이저를 선택할 수 있습니다.

실행 중에는 일시정지하고, 샘플을 뽑고, 저장하고, 학습률을 변경하고, 어떤 체크포인트에서든 직접 작성한 프롬프트를 시험해 볼 수 있습니다. 검증 loss는 고정된 세트에서 측정되고, 캐릭터 LoRA는 유사도 점수를 받으며, 실행은 차례대로 실행 대기열에 쌓입니다.

ComfyUI의 input/ 안에 있는 어떤 폴더든 데이터셋이 됩니다. 그리드 또는 표로 표시되며, 캡션은 그 자리에서 편집할 수 있습니다.

데이터셋

ComfyUI의 input/ 안에 있는 아무 폴더나 지정하면 됩니다. 캡션은 ComfyUI를 통해 Qwen-VL이나 Gemma로 작성할 수 있고, 길고 짧은 세트로 유지되며, 접두사, 접미사 또는 찾기 및 바꾸기로 일괄 편집할 수 있습니다. SAM3가 피사체를 찾아 해당 영역으로 학습을 마스크할 수 있으며, 직접 마스크를 칠할 수도 있습니다.

새 실행: 모델을 선택하면 파일이 자동으로 채워지고, 흔한 실수에 대한 경고가 표시됩니다.

설치

ComfyUI Manager에서 설치하고 재시작한 뒤 상단 바의 연꽃을 클릭하거나 /zentrainer/를 엽니다. ComfyUI 0.41 이상이 필요하며, LoRA는 output/zentrainer/loras/에 저장됩니다.

저장소에는 고정된 ComfyUI를 옆에 설치하는 시작 스크립트도 포함되어 있어, 기본 설치를 업데이트해도 실행이 깨지지 않으며 모델은 원래 위치에서 그대로 읽습니다. Docker 이미지는 대여 GPU를 지원하며 원클릭 Runpod 템플릿이 있습니다. macOS는 아직 지원되지 않습니다.

이용 가능

ZenTrainer는 github.com/Nynxz/ZenTrainer에 있습니다 (MIT, v0.4.1). 데이터셋, 실행, 내보낸 LoRA는 ComfyUI 폴더 안에 남습니다.