Je vais faire une formation Lora et déployer le workflow ComfyUI dans une API sans serveur, runpod

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David C
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À propos de ce service

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Je vais entraîner un modèle d’influenceur AI LoRA personnalisé axé sur le réalisme, la cohérence et la réutilisation à long terme en utilisant SDXL, FLUX et workflows ComfyUI. Ce service est conçu pour les créateurs, marques et agences qui ont besoin d’une identité AI stable pour les réseaux sociaux, le marketing ou la création de contenu évolutive, sans dérive faciale ni surapprentissage.


Votre LoRA est entraîné à partir de votre dataset d’images via un processus contrôlé qui privilégie la qualité des données, le bon balisage et des paramètres d’entraînement appropriés. Le résultat est un modèle qui conserve l’identité tout en permettant des styles, poses, éclairages et tenues variés. Vous recevrez également un workflow ComfyUI prêt à l’emploi, pour générer des résultats immédiatement sans reconstruire les nœuds ou deviner les réglages.


Logiciels utilisés

ComfyUI, Stable Diffusion XL (SDXL), FLUX, outils Kohya, pipeline d’entraînement Python.


Livrables

LoRA personnalisé (.safetensors)

Workflow ComfyUI (.json)

Notes de prompt (.txt)

Images de test (.png / .jpg)


Je privilégie un entraînement propre et des workflows utilisables, pas des presets.


Contactez-moi avant de commander pour examiner votre dataset et choisir le bon package.

Préférence du type de livraison

Veuillez informer le freelance de toute préférence ou préoccupation concernant l'utilisation d'outils d'IA dans la réalisation et/ou la livraison de votre commande.

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David C

ComfyUI workflows, automation, and custom AI models

  • DeÉtats-Unis
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I specialize in building custom ComfyUI workflows, AI image automation, and tailored LoRA model training for Stable Diffusion, Flux, and Wan 2.0. My goal is simple: help you achieve consistent, reliable AI image results without confusion, broken setups, or trial and error. I create clean, production-ready workflows with the latest ComfyUI updates, including optimized node structures, batching, scheduler tuning, and performance enhancements—delivering practical, reusable systems that are easy to load, scale, and use.

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