在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型时，出现“f"NaN detected in latents: {info.absolute_path}"的报错，可能有以下原因：
您可以根据上述情况检查和调整您的训练设置，以解决报错问题。
[title]直接在Comfy UI中训练LoRA模型按Enter键，这将安装所有所需的依赖项，使其与ComfyUI兼容。请注意，如果你为Comfy使用了虚拟环境，必须首先激活它。教程在使用自定义节点之前，有一些要注意的事项：你的图像必须放在一个以[number]_[whatever]命名的文件夹中。那个数字很重要：LoRA脚本使用它来创建一些步骤（称为优化步骤…但别问我是什么^^’）。它应该很小，比如5。然后，下划线是必须的。其余部分不重要。对于data_path，你必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。因此，在这种情况下：C:\database\5_myimages你必须写C:\database至于终极问题：“斜杠还是反斜杠？”…不用担心！Python在这里需要斜杠，但节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠。文件夹名称中的空格也不是问题。参数在第一行，你可以从checkpoint文件夹中选择任何模型。然而，据说你必须选择一个基本模型进行LoRA训练。这是为什么我不得而知。但你完全可以尝试使用微调，没有任何阻碍。但如果你想遵循规则，请确保在checkpoint文件夹中有一个基本模型！这就是你需要了解的全部！其余都很简单：你选择一个名字为你的LoRA，如果默认值对你不好，就更改这些值（epochs数应该接近40），然后启动工作流程！一旦你点击Queue Prompt，所有事情都会在命令提示符中发生。去看一下。即使你对LoRA训练是新手，你也会很快明白命令提示符显示了训练的进度。（或者…显示了错误x)。