脸部LoRA训练项目：素材流水线 + Gradio控制台 + RunPod云端续炼方案（v7续炼完成）
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# 脸部 LoRA 训练项目 · 项目管理总览
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> 最后更新：2026-08-09
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> 状态：**v3 训练进行中**（4090，约 2.5h 完成）
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> 唯一入口：本文件 + `docs/云端训练完整操作文档.md`
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## 项目目标
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用老婆的照片训练脸部 LoRA，叠加 `Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v23` checkpoint 出图。
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训练底模：Qwen-Image-Edit-2511 bf16 官方底模。
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## 当前训练状态（实时）
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| 项 | 值 |
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| GPU | RTX 4090（$0.74/h，v2 验证过的最优解） |
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| pod | `k1nzrqh8lfj7jg`（IP 103.196.86.68:50155） |
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| 训练 | dim32/lr1e-4/120ep/32张=3840步，~2.5s/步，ETA ~2.5h |
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| 监控 | 计划任务 `FaceLoRA-Monitor-v3` 每 5 分钟 |
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| 进度 | **查 `temp/train_env.json` + `C:\Users\hmo\AppData\Local\Temp\opencode\face_lora\`** |
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| 预算 | 4h 封顶（$0.74×4=$2.96），余额 $10 |
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**如何查当前进度（给 AI / 用户的快速指令）**：
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```powershell
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# 1. 训练实时进度（SSH pod）
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ssh -i ~/.ssh/id_rsa -p 50155 root@103.196.86.68 "tail -c 500 /workspace/train.log | tr '\r' '\n' | tail -2"
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# 2. 监控状态（下载了多少 checkpoint）
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Get-Content C:\Users\hmo\AppData\Local\Temp\opencode\face_lora\train_events.log
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Get-ChildItem C:\Users\hmo\AppData\Local\Temp\opencode\face_lora\checkpoints_v3\
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# 3. pod 是否还在 / 计费
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```
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## 目录结构
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脸部LoRA训练-Qwen-Image/
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├── docs/
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│ └── 云端训练完整操作文档.md ← 训练全流程唯一权威参考（含全部踩坑）
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├── tools/
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│ ├── caption_gui.py ← 打标 GUI（http://127.0.0.1:7860）
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│ ├── face_checker.py ← 素材审核/选图/auto流水线
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│ ├── monitor_train_v3.ps1 ← 训练监控（计划任务，全自动）★正式版
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│ ├── merge_fixed.py ← ComfyUI 融合工具
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│ └── validate_lora.py ← 训练后验证
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├── cloud/
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│ ├── dataset.zip ← 训练集打包（32 img+32 txt）
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│ ├── bootstrap.sh ← 云端引导（装musubi+下模型+预缓存）
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│ ├── train.sh ← 云端训练（含崩溃重启）
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│ ├── correct_key.pub ← 正确 SSH key（指纹 7Eep5Qz）
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│ └── sample_prompts.txt
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├── config/
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│ ├── train_config.json ← GUI 训练配置（train_dataset/output_dir）
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│ ├── dataset.toml / *_active ← 数据集配置
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│ └── 训练脚本.py ← 本地训练脚本（已废弃，走云端）
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├── temp/ ← 运行数据（非正式，可清理）
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│ ├── train_env.json ← 监控配置（pod_id/dl_url/ssh/预算）★关键
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│ └── ...
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├── photos/ 素材/ 打标/ output/ ← 本地素材与输出
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└── README.md ← 旧版项目说明
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```
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## 关键文件索引
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| 文件 | 用途 | 谁改 |
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| `docs/云端训练完整操作文档.md` | 训练全流程+踩坑记录 | 训练相关改动必须同步 |
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| `tools/monitor_train_v3.ps1` | 训练监控（正式版） | 监控逻辑改动 |
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| `temp/train_env.json` | 当前训练 pod 配置 | 每次新 pod 更新 |
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| `cloud/train.sh` | 云端训练参数 | 换 GPU/参数时 |
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| `cloud/bootstrap.sh` | 云端环境搭建 | 环境变化时 |
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## 流程速览
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1. **素材准备**：`photos_原始/` → `face_checker.py auto` → GUI ②候选换图筛选
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2. **整理训练集**：GUI「📦 整理训练集」→ `train_dataset/`（自动跟随素材目录）
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3. **打包**：`cloud/dataset.zip`（含 img+txt）
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4. **云端训练**：创建 pod → 修 SSH key → 上传 → bootstrap → train（详见 docs）
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5. **监控下载**：计划任务自动增量下载 checkpoint 到 `checkpoints_v3/`
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6. **验证**：checkpoint → WebUI Rapid-AIO 出图
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## ⚠️ 血泪教训（必须遵守，详见 docs 第八章）
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1. **只用 Secure Cloud**，禁 Community
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2. **换 GPU 前查架构兼容**：5090(sm_120) 与镜像 PyTorch 不兼容，禁用；4090/A40 可用
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3. **预缓存验证看 `_qie.safetensors`**（数量=素材数），不是 .npz
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4. **PS 5.1 变量名不区分大小写**：路径变量别叫 `$STATE`（会被 `$state` 覆盖），用 `$STATEFILE`
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5. **PS 5.1 脚本存 GBK 编码**，输出目录用纯 ASCII，状态用纯文本（.json 写入不可靠）
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6. **train_env.json 读取失败必须退出**，绝不用空值删 pod
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7. **监控全自动**：计划任务每 5 分钟，增量下载 checkpoint，超时/崩溃自动止损，完成自动删 pod
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8. **文档保持更新**：改了就要同步 docs/（不用问用户）
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## ⚠️ ComfyUI workflow 编写要点（2026-08-09 查证，别手写 link id！）
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**血泪教训**：直接改 workflow JSON 加连接（手写 link id 44-47）→ 加载显示正确但实际不稳定（操作其他连线时连接被替换）。用户前端重连（link id 47-50）后稳定。
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**根因（2026-08-09 源码级验证，LiteGraph + ComfyUI 前端 TS 版）**：
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- workflow UI format 的 link 是 6 元组 `[id, src_node, src_slot, dst_node, dst_slot, type]`
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- **连接 = 三方引用必须一致**：① links 数组 ② 目标 node 的 `inputs[].link` ③ 源 node 的 `outputs[].links`（数组，一个输出可扇出多条）
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- 只改 links 数组不动 node 引用 → 线"幽灵"或消失
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- **核心机制**：连接新线时 `linkId = lastLinkId + 1`；前端加载 workflow 时 `state.lastLinkId = Math.max(当前, JSON值)`，**不扫描 links 数组**。脚本手写 link id 但没同步 lastLinkId → 下次连接新线生成重复 id → `_links.set(id, 新线)` 覆盖手写的连接
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- **铁律：脚本加 link 后必须把 `state.lastLinkId`（新schema）或 `last_link_id`（旧schema）设为 ≥ 最大 link id**
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- **正确做法**：连接让前端生成，或脚本严格 lastLinkId 同步 + 三方一致
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**关键规则**：
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1. API format（执行）：`{"id": {"class_type":..., "inputs":{...}}}`，连接 `["源ID字符串", 输出槽]`，**节点 ID 必须字符串**
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2. UI format（画布）：顶层 nodes+links+groups，**保存画布用 UI format**（API→UI 有损丢布局）
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3. 写节点前查 `/object_info/<NodeType>` 拿真实 schema，别猜 widgets 顺序
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4. 类型不匹配插转换节点（IMAGE↔LATENT 用 VAEEncode/VAEDecode）
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5. 验证阶梯：静态检查 → /object_info → 小图 /prompt 冒烟 → 全量
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6. 参考 skill：`SlavaSexton/ComfyUI-Agent-Kit`（最全）+ `artokun/comfyui-mcp`（精简权威）
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## 权限与密钥（不提交 Git）
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- RunPod API key：`temp/../.runpod_api_key`（rpa_ 开头，50位）
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- SSH key：`~/.ssh/id_rsa`（指纹 7Eep5Qz，对应 cloud/correct_key.pub）
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- Gitea：xiaoxiao 凭证（curl 拉 correct_key.pub 用）
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- GUI 状态：`tools/gui_state.json`
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