Генерация и редактирование в среде Stable Diffusion
Stable Diffusion => Модели\чекпоинты, лоры и тд => Обучение своих чекпойнтов и лор (Kohya_ss, OneTrainer, Fluxgym) => Тема начата: user123 от Апр. 29, 2025, 21:01
- Вопрос: "Возможно знаешь ещё момент: обучение на 1.5 и XL — помимо описания к фото, нужно ли делать какие-то маски?
Я видел где-то, что очертания чёрно-белые делают. Это нужно или нет?"
Ответ: Маски — вещь полезная, особенно при обучении в Kohya.
Позволяют изолировать нужную область (например, лицо);
Используются с Dreambooth-подобной структурой, чтобы задавать плотность обучения.
Kohya позволяет их использовать через параметр --caption_dropout_every_n_epochs и опцию --color_aug.
Но если ты новичок — лучше начать без масок, иначе можно накосячить в разметке. - Вопрос: "Какие параметры считаются базовыми для запуска LoRA в kohya_ss, чтобы не перегружать систему?"
Ответ: Минимальный конфиг для RTX 8 ГБ:
--resolution 512,512
--learning_rate 1e-4
--train_batch_size 1
--max_train_steps 2000
--rank 4–8
--network_alpha можно = rank
Обязательно включи --cache_latents, если мало VRAM — экономит сильно. - Вопрос: "Где-то читал, что у OneTrainer после обучения часто остаётся сетка на изображении. Это так? Почему?"
Ответ: Да, в OneTrainer такая проблема встречается. Особенно:
Если тренировать на NF4;
Или если не выставить wave/clip настройки корректно.
После перехода на Fluxgym таких артефактов почти не бывает. - Вопрос: "OneTrainer требует каких-то особенных действий после установки? У меня всё развалилось после перемещения папки."
Ответ: Да, это критично:
После установки нельзя переименовывать или перемещать папку OneTrainer;
Если переместил — нужно снести виртуальное окружение (venv) и установить заново.
Запуск через start-ui.bat. Нужен установленный Git в системе. - Вопрос: "OneTrainer действительно так удобен для работы с масками? Чем он отличается от Fluxgym в этом плане?"
Ответ: Да, OneTrainer удобен, особенно для новичков:
У него встроенные функции для генерации масок;
Есть визуальный интерфейс для работы с шаблонами, чего нет во Fluxgym.
Для сложных случаев (например, "маска по цвету фона" или "по шаблону") — OneTrainer прям выручает. - Вопрос: "Ребят, а кто чем тренит лоры для флакс? Я вот наткнулся на схему: https://www.runcomfy.com/comfyui-workflows/comfyui-flux-lora-training-detailed-guides
Тренил 4 часа, результат норм, но где-то подмешались цветочки — как такое получилось?"
Ответ: Классика 😁
Скорее всего, у тебя в датасете были эти элементы, или в промпте есть "style contamination".
Или же Flux интерпретировал повторяющийся паттерн как декоративный элемент.
Проверяй внимательно датасет и captioning — это влияет очень сильно. - Вопрос: "Как управлять LoRA в Fluxgym? Где включается/выключается?"
Ответ: В Fluxgym управление идёт через:
LoRALoader — обязательно указывать путь и имя LoRA;
Поле strength (обычно 0.5–1.0);
Путь к .safetensors прописывается явно, или выбирается в GUI.
Ошибка Value not in list: lora_name — значит, не нашли файл в LORAS. - Вопрос: "Какое минимальное количество фото нужно для тренировки в Fluxgym? Можно ли часть обрезать до лица, часть — оставить в полный рост?"
Ответ: Оптимум: 15–25 фото на одного персонажа;
Можно миксовать крупные и в полный рост, но желательно:
70% — фокус на лицо;
30% — ракурсы, общий вид.
Главное — не пересвеченные и не шумные фото. - Вопрос: "Почему FLUXGYM лучше справляется с сеткой, чем OneTrainer?"
Ответ: Потому что FLUXGYM работает:
На DEV1 / FP8 конфигурации (не NF4);
И не использует агрессивные квантованные веса.
В OneTrainer при NF4 часто вылезает сетка. - Вопрос: "Может ли FLUXGYM работать на 4–6 ГБ VRAM? Или надо минимум 8?"
Ответ: С новыми SVDQ и FP4 можно тренить даже на 4 ГБ:
Использовать модели в int4/swdquant;
Урезать batch_size = 1;
Убрать augmentations и heavy decoding.
В документации по SVDQ всё расписано: https://civitai.com/models/851705/cute-3d-movie-flux-lora
- Вопрос: "А можно тренить лору в kohya_ss, если у меня только GTX без RTX? 8 гигов есть, но не знаю потянет ли."
Ответ: Можно, но:
Используй --lowram режим;
Batch size = 1, gradient_accumulation_steps = 4;
Простой scheduler (например, constant), без warmup.
И отключай все визуализации и логгеры (Weights & Biases, TensorBoard) — они едят память. - Вопрос: "Что делать, если kohya_ss выдает ошибку 'ValueError: checkpoint incompatible'? Я уверен, что чекпоинт тот же."
Ответ: Такое бывает:
Если используешь чекпоинт от SDXL, а модель выставлена на SD1.5 (или наоборот);
Или если VAE не совпадает.
Советы:
Проверь config.json и соответствие модели;
Заново укажи путь к VAE. - Вопрос: "Я вот в OneTrainer всё сделал, вроде запустил, но результат вообще плохой. Лора как будто 'пустая'. Что я сделал не так?"
Ответ: Есть пара типичных причин:
Неправильный путь к изображению;
Или ты не включил тег или токен при обучении.
Ещё бывает, что caption.txt не был подгружен — проверь логи и пути к метаданным. - Вопрос: "А FluxGym подходит только для flux-моделей? Или можно использовать и на SD1.5, и на XL?"
Ответ: Подходит для всех:
FluxGym — это интерфейс обучения, не зависящий от модели;
Ты сам указываешь base checkpoint (SD1.5, SDXL, Dora и т.д.) - Вопрос: "Хочу собрать схему для flux1-dev-bnb-nf4, но никак не могу подключить LoRA. Все лоадеры пробовал, не работает. Что не так?"
Ответ: NF4 и LoRA не совместимы.
Нужно отключить LoRA;
Или перейти на DEV1/FP8.
Это ограничение текущих сборок — сжатая NF4 модель не умеет работать с доп.весами. - Вопрос: "Почему в OneTrainer у меня почти всегда появляется 'сетчатая структура' в изображении после LoRA?"
Ответ: Это из-за квантованных весов:
В OneTrainer по умолчанию NF4 или FP4;
FluxGym использует FP8 и DEV1, которые более устойчивы.
Если хочешь убрать сетку — тренируй в FLUXGYM или вручную прогони через SD1.5 "на отшлифовку". - Вопрос: "Что лучше для художественного стиля — OneTrainer или FluxGym? Нужно перенести уникальный арт из книги."
Ответ: Если стиль уже знаком SDXL — бери его и OneTrainer.
Если уникальный стиль, которого нет в моделях — FluxGym справится так же хорошо.
Главное — чтобы датасет был чистый, с хорошей цветовой консистенцией. - Вопрос: "У меня 6 ГБ VRAM, работаю во FluxGym. Стоит ли вообще пытаться делать апскейл внутри?"
Ответ: Лучше не стоит.
При генерации — отключи апскейлеры;
Используй тайловый апскейл (tile upscaler) после генерации, отдельно.
Flux с 6 ГБ работает, но упирается в лимит при 2k и выше. - Вопрос: "Как повысить качество генерации в Flux при минимальных параметрах?"
Ответ: Переведи всё ненужное (браузер, Discord) на встроенную видеокарту;
Используй только основные ноды (Sampler, LoRA, Prompt);
После генерации — обрабатывай через Clarity или SD1.5 img2img, чтобы выправить пальцы, текстуры. - Вопрос: "Может всё-таки не надо тренировать в ComfyUI? Есть же OneTrainer и FluxGym — они удобнее, нет?"
Ответ: Всё зависит от задачи:
FluxGym — самый простой вход: батник, папка, go;
OneTrainer — удобен, если работаешь с масками, или SDXL;
ComfyUI — мощный, но требует времени и опыта.
Новичкам — лучше начинать с FluxGym или OneTrainer.
- Вопрос: "Слышал, что в kohya можно сливать лоры. Это реально? Как это работает?"
Ответ: Да, в kohya_ss есть инструменты для слияния LoRA:
Через merge_lora.py;
Можно указать веса смешивания (например, 0.7 + 0.3).
Также доступны:
Разделение (extract_lora) — вытащить LoRA из модели;
Обратный мердж (apply_lora).
Удобно для финального тюнинга или сборки блендов. - Вопрос: "А куда в kohya_ss запихивать этот torch?"
Ответ: Kohya работает с конкретной версией torch, желательно:
torch==2.0.1 для SD1.5;
torch==2.1.0+cu118 для SDXL.
Лучше поставить его через команду в venv:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 - Вопрос: "Здравствуйте. А ткните пжл, с чего начать трейнить Лору в OneTrainer. Есть туториалы? Сколько фото, как описывать?"
Ответ: Для старта в OneTrainer:
15–25 фото одного персонажа;
Используй подписи (caption) — лучше длинные, хотя бы 15–20 слов;
Режим: fp8, SDXL base, 6–8 эпох, learning rate 1e-4.
Удобный интерфейс, но не забывай про токен в prompt — иначе лора не активируется. - Вопрос: "Можно ли прервать обучение в OneTrainer, а потом продолжить с сохранённой эпохи?"
Ответ: Теоретически — можно, но:
В OneTrainer нет автоматического восстановления;
Нужно вручную подставить последний checkpoint, а это не всегда работает.
Надёжнее — тренировать в FLUX или Kohya с resume_from_checkpoint. - Вопрос: "Хочу сделать художественную LoRA. Что сейчас лучше — FluxGym, OneTrainer или что-то ещё?"
Ответ: Если стиль уже есть в модели (SDXL, Dora) — бери OneTrainer.
Если стиль уникальный или авторский — лучше FluxGym.
Он стабилен на FP8, хорошо держит форму и реже даёт "сетки". - Вопрос: "Можно ли в Fluxgym остановить тренировку и продолжить потом? У меня прога крашнулась."
Ответ: Пока нет.
FluxGym не поддерживает resume по умолчанию.
Если нужно сохранить прогресс — запускай тренировку через kohya или accelerate, где чекпоинты сохраняются по эпохам. - Вопрос: "Какой torch нужен для ComfyUI + FluxGym? У меня вылетают ноды при запуске."
Ответ: Сейчас рекомендованный torch==2.1.0+cu121, особенно если у тебя новая видеокарта.
Проверяй соответствие torch, xformers, torchvision.
Все ноды должны быть собраны под одну версию. - Вопрос: "Какой формат caption лучше использовать в FluxGym? Обычное описание или конкретные теги?"
Ответ: На YouTube и Boosty часто рекомендуют:
Простое описание, без сложных тегов;
Типа "молодой человек, в пальто, на фоне гор".
FluxGym лучше работает с естественным caption, без "веса токенов". - Вопрос: "Как понять, что модель после FLUXGYM реально работает? Я натренировал, но не вижу эффекта."
Ответ: Проверь:
Есть ли токен активации;
Включена ли LoRA в схемe (LoRALoader);
Стоит ли strength хотя бы 0.7.
Также проверь, не стоишь ли ты на NF4 — там LoRA не активна вообще. - Вопрос: "Как прописать путь к LoRA в FluxGym, чтобы точно заработало?"
Ответ: Прописывай абсолютный путь:
--lora-dir "D:\AI_ALL\LoRa"
Относительные пути часто ломаются, особенно если запускаешь из другой директории.
- Вопрос: "После тренировки в kohya моя LoRA почти не влияет на изображение. Что может быть не так?"
Ответ: Чаще всего:
Не указан trigger token или он не вставлен в prompt;
Слишком маленький network_alpha (нужно 1.0 или выше);
rank ниже 4 редко работает стабильно.
Также проверь: действительно ли твоя LoRA активно применяется — через сравнение без неё и с ней. - Вопрос: "Какая модель предпочтительна в kohya_ss: SD1.5 или SDXL?"
Ответ: SDXL — если нужно максимальное качество и у тебя >=12ГБ VRAM.
SD1.5 — легче, быстрее, менее требовательна.
В kohya можно работать с обеими, но:
SDXL требует больше шагов и лучшее описание;
SD1.5 — более прощает ошибки. - Вопрос: "Можно ли тренировать в OneTrainer на слабой видеокарте (например, GTX 1060)?"
Ответ: Да, но:
Выбирай fp16 или bf16;
batch = 1, epoch = 6–8, маленькое разрешение (512x512);
Долго, но работает.
Альтернатива — использовать preset от испанцев или легкую портативную сборку OneTrainer от Артура. - Вопрос: "Установил OneTrainer, но не вижу окошек. Только график. Это баг?"
Ответ: Нет, это проблема интерфейса под Windows 10.
Переключи режим отображения вручную внизу экрана;
Иногда помогает перезапуск start-ui.bat как админ. - Вопрос: "Почему в OneTrainer появляется сетка на лоре, а в FluxGym — нет?"
Ответ: Потому что:
OneTrainer часто использует NF4/INT4 квантование, а оно даёт сетку;
FluxGym работает в FP8 или DEV1, которые мягче по шуму и меньше артефактят.
Если хочешь идеальную лору — тренируй в Flux, шлифуй в SD1.5. - Вопрос: "Какая минимальная видеокарта для FluxGym, чтобы не вылетало?"
Ответ: Минимум: RTX 3060 12ГБ или эквивалент AMD.
Можно запускать на 8 ГБ (1080Ti), но:
Без апскейла;
Без огромных batch;
В режиме fp16, с ограничениями. - Вопрос: "Есть ли способ улучшить цвета при генерации после Flux LoRA? Они как-то тусклые..."
Ответ: Попробуй:
Sampler: DPM++ 2M
Scheduler: Karras
CFG scale = 6–7
Steps = 25
И токен Лоры поставь в начало — это увеличит её влияние на образ. - Вопрос: "Как правильно обновить Torch для FluxGym + Comfy, чтобы не всё поломалось?"
Ответ: Удаляешь старый Torch: pip uninstall torch
Устанавливаешь новый:
pip install torch==2.1.0+cu121 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
После этого перекомпилируй xformers и sd extensions, иначе вылетят. - Вопрос: "Какое количество эпох и шагов подходит для FluxGym?"
Ответ: Оптимально:
16 эпох × 10 шагов
learning rate = 1e-4
resolution 512x512 или 768x768
Можно больше, если датасет устойчивый. - Вопрос: "В FluxGym или Kohya можно делать merge нескольких LoRA? Или только в A1111?"
Ответ: Да, можно:
Kohya — скрипт merge_lora.py;
FluxGym — пока нет интерфейса, но можно использовать merge.py вручную.
A1111 проще — просто загружаешь LoRA через UI и задаёшь веса.
- Вопрос: "Как проверить, что LoRA из kohya реально работает? У меня генерация почти не меняется."
Ответ: Проверь:
Есть ли токен активации (<your_token>) и прописан ли он в prompt;
Включена ли LoRA (в ComfyUI, A1111 или где запускаешь);
weight = 1.0, а не 0.2.
Иногда помогает подать одну из обучающих картинок и сравнить результат через ControlNet. - Вопрос: "Почему после обучения в Kohya_ss, даже при включённой LoRA, цвета в изображениях блеклые?"
Ответ: Это частая проблема при низком network_alpha. Попробуй:
Увеличить network_alpha до rank или чуть выше;
Использовать Sampler: DPM++ 2M, Schedule: Karras;
Увеличить CFG Scale до 6–7, и steps до 25–30. - Вопрос: "Почему в OneTrainer иногда появляется «сетка» на изображении? Как от неё избавиться?"
Ответ: Сетка = признак:
Квантования (NF4 или INT4);
Недостаточного rank;
Или косяков с датасетом.
Решения:
Тренировать в Fluxgym на FP8;
Или после OneTrainer прогнать картинку через SD1.5 img2img. - Вопрос: "Стоит ли ставить больше 10 эпох в OneTrainer, если датасет чистый и небольшой?"
Ответ: Зависит:
6–10 эпох обычно хватает;
Больше — если хочешь максимально вжать стиль;
Но: на слабом датасете больше эпох = выше риск переобучения. - Вопрос: "Что может вызвать чёрный экран после генерации с новой LoRA из OneTrainer?"
Ответ: Проблема с VAE (не загружен, не тот формат);
Или LoRA не была активирована вообще;
Также: слишком высокий CFG или слишком низкий вес лоры может "подавить" результат.
Проверь лог, особенно блок загрузки моделей. - Вопрос: "Почему в Fluxgym часть LoRA работает, а другая «моргает» и ничего не делает?"
Ответ: Часто проблема в:
Несовместимости весов (NF4, INT4, FP16);
Путь к файлу неправильный;
Или веса LoRA конфликтуют между собой.
Проверь через один LoRALoader, без стэков — чтобы понять, какая лора «ломает» процесс. - Вопрос: "Какой prompt влияет на активацию LoRA лучше: короткий или длинный?"
Ответ: Лучше:
Указывать токен в начале prompt;
После — описание (<lora_name>, portrait of young man in forest).
Чем ближе к началу — тем сильнее влияние. - Вопрос: "Есть ли смысл пробовать LoRA, натренированную в Flux, применять в A1111?"
Ответ: Да, если она в .safetensors или .pt формате.
Но:
A1111 должен быть обновлён;
CFG в A1111 надо держать ниже (5–7), иначе может «переусиливать» стиль. - Вопрос: "Какие причины могут быть у того, что LoRA в Fluxgym «вроде включена», но вообще не влияет на картинку?"
Ответ: Проверяй:
Не стоит ли модель в NF4 (они LoRA не поддерживают);
LoRA-файл точно загружается (.safetensors, .pt);
В prompt есть токен активации.
Иногда помогает просто перезапуск пайплайна с нуля. - Вопрос: "Как проверить, что LoRA в Flux работает, если результат «похож» и с ней, и без неё?"
Ответ: Делай контрольный тест:
Используй один и тот же prompt, но с LoRA и без неё;
Сравни 3 генерации. Если результат отличается — работает;
Или: подай референсное изображение из датасета и проверь, приближается ли результат.
- Вопрос: "Тренировал в kohya, но при генерации изображения получаются слишком 'мыльными', будто LoRA приглушает детализацию. Что делать?"
Ответ: Есть два виновника:
network_alpha стоит слишком низко — попробуй поднять до 1.0 или 1.5;
Плохие исходники: если на фото было много шума/мыла — оно и заучилось.
Помогает также: повысить CFG scale при генерации до 6.5 и сменить sampler на DPM++ 2M. - Вопрос: "Реально ли обучать SDXL в OneTrainer на 8 ГБ видеокарте? У меня RTX 3070, но всё выбивает по памяти."
Ответ: Реально, но:
Отключи все логи и визуализации;
Используй fp8 preset, batch size 1;
Запускай через --lowram;
Разрешение ставь не выше 768.
У многих работает — просто надо перебрать конфиг. - Вопрос: "После обучения LoRA в OneTrainer модель не влияет на генерацию — что-то упустил?"
Ответ: Три частых ошибки:
Забыл указать trigger token в prompt;
LoRA не активирована (в Comfy или A1111);
LoRA weight стоит слишком низко (0.2–0.3 = почти не влияет).
Подними хотя бы до 0.7 для теста. - Вопрос: "Почему после OneTrainer результат вроде работает, но лицо 'желеобразное', без чёткости?"
Ответ: Это "отпечаток" NF4/INT4:
Попробуй прогнать изображение через Clarity;
Или сгенерировать картинку с --hires fix или через SD1.5 img2img.
FluxGym или Kohya дают более стабильную детализацию. - Вопрос: "Почему при генерации через Flux результат почти не меняется, даже с LoRA?"
Ответ: Проверь:
Точно ли не стоит NF4 модель? Она не поддерживает LoRA;
Прописан ли путь к .safetensors в LoRALoader;
LoRA токен есть в prompt?
Без одного из этих — никакого эффекта не будет. - Вопрос: "Какая модель в Flux стабильнее для реализма: SDXL или SD1.5?"
Ответ: SDXL лучше "тащит" на абстракции, картинках с эмоциями, текстурах.
Но по качеству лиц, особенно если с лорой — SD1.5 часто чётче и быстрее.
И главное — легче на железо. - Вопрос: "У меня в Flux ошибка сразу после запуска. Обновил Comfy, Python, всё по гайду, но ошибка непонятная."
Ответ: Есть редкий баг:
Windows не выделяет файл подкачки, особенно при 128 ГБ RAM.
Помогает... перезагрузка ПК.
Было не раз — после перезапуска всё заводится нормально. - Вопрос: "Генерю на SDXL с LoRA из Flux, но всё выходит тускло. Пробовал менять CFG, ничего."
Ответ: Прими три простых шага:
Sampler: DPM++ 2M, Scheduler: Karras;
CFG = 6.5–7.0, steps = 25;
Token LoRA ставим в начало prompt.
Цвет и детализация сильно зависят от sampler/scheduler — это критично. - Вопрос: "Пытался запустить InstantID, не работает — модель SDXL вроде есть. Что не так?"
Ответ: InstantID работает только с SDXL.
Даже если модель называется похоже — надо убедиться, что это действительно base SDXL, а не SD1.5-адаптация.
Иначе ноды просто не подключатся. - Вопрос: "Можно ли генерировать LoRA на SDXL прямо в ComfyUI?"
Ответ: Теоретически — да, но не рекомендую.
Интерфейс в Comfy для этого нервный и требует 12ГБ+ VRAM;
Гораздо проще использовать FluxGym или OneTrainer.
Схемы сложные, ошибок море, особенно с текстовыми энкодерами.
- Вопрос: "После тренировки в kohya_ss на SDXL у меня все картинки получаются какими-то тусклыми. Лицо вроде то, а цвета — никакие. Что делать?"
Ответ: SDXL в kohya требует:
network_alpha не меньше 1.0;
optimizer = AdamW8bit;
Использовать LR scheduler: cosine with restarts.
В генерации — поднимай CFG до 7, steps до 28 и ставь sampler DPM++ 2M Karras. - Вопрос: "После OneTrainer генерация вообще не изменилась. Вроде всё по гайду. Где ошибка может быть?"
Ответ: Проверь:
LoRA точно загружена? (файл .safetensors читается?);
Указан ли trigger token в prompt;
В интерфейсе стоит ли вес не ниже 0.7.
Часто бывает: обучение прошло, но забыли включить LoRA в Comfy или A1111. - Вопрос: "В OneTrainer обучал на NF4, теперь в Comfy всё в 'сетке'. Есть способ это исправить без переобучения?"
Ответ: Сетка = классика NF4.
Спасает:
Генерация с SD1.5 через img2img (подчищает);
Postprocessing через Clarity, Supir или ESRGAN.
Но лучше: переучить в FP8 через Flux — стабильнее результат. - Вопрос: "Флюкс не понравился — генерация плохая, всё какое-то серое. Это флюкс виноват?"
Ответ: Нет, скорее:
Неправильная модель (например, NF4 вместо DEV1);
LoRA не активна, или стоит weight = 0.3;
Плохой prompt.
Простой тест: отключи LoRA — если картинка лучше, значит LoRA испорчена. - Вопрос: "Генерация с LoRA из Flux выглядит хуже, чем без неё. Почему?"
Ответ: Такое бывает:
LoRA переобучена, слишком сдавленное latent пространство;
Или она обучалась на плохом датасете.
Пробуй:
Снизить LoRA weight до 0.6;
Проверить результат в img2img режиме. - Вопрос: "Подскажите, как активировать LoRA в Fluxgym вручную? GUI не вижу."
Ответ: Через ноду LoRALoader:
В поле lora_path — путь к .safetensors;
В trigger_token — нужный токен;
В strength — 0.7–1.0.
Обязательно проверить, чтобы модель не была NF4 — такие LoRA не поддерживают. - Вопрос: "Можно ли в Flux делать LoRA для SDXL, если у меня 8ГБ видеокарта?"
Ответ: Да, можно:
resolution 768x768;
batch_size = 1, gradient_accumulation = 2;
learning rate = 1e-4.
Желательно выключить всё фоновое и оставить минимум логики в пайплайне. - Вопрос: "Установил FluxGym, но LoRA не применяется. Всё подключено, токен прописан. Где копать?"
Ответ: Проверь:
Модель точно не NF4?
В prompt есть токен в начале?
В LoRALoader прописан абсолютный путь?
Иногда помогает просто перезапуск ComfyUI с чистого проекта. - Вопрос: "После генерации в Flux картинка вся в полосках. Это из-за лоры?"
Ответ: Если полосы чёткие — скорее всего:
LoRA была натренирована в NF4 или INT4;
Или проблема с xformers.
Решение:
Переобучить в fp8;
Или отключить LoRA и проверить базу. - Вопрос: "Есть смысл делать LoRA в OneTrainer, а потом дообучать в Kohya или Flux?"
Ответ: Да, рабочая схема:
Учишь в OneTrainer (быстро, удобно);
Переходишь в Kohya для доточки;
Или в Flux для перевзвешивания и постобработки.
Главное — сохранить .safetensors или .pt, чтобы потом не конвертировать.