SDXL LoRA不能直接用于FLUX模型，因其网络结构、参数命名和层尺寸完全不兼容；必须用FLUX.1-dev底模重新训练，或通过风格迁移、ControlNet串联、Textual Inversion等替代方案实现风格复用。
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LiblibAI训练的SDXL LoRA不能直接用于FLUX模型
你手头有在LiblibAI上训练好的SDXL LoRA，想直接加载进FLUX工作流出图——这一步会失败，因为【LoRA权重与底模架构强绑定，SDXL和FLUX的网络结构、参数命名、层尺寸完全不兼容】。FLUX用的是Flow-based Transformer主干，SDXL是UNet扩散架构，二者连最基本的注意力层实现方式都不同，不是改个文件名或路径就能绕过的技术问题。
尝试强行加载会导致ComfyUI或WebUI报错：KeyError、size mismatch或RuntimeError: expected tensor with shape...这类错误，根本进不了前向推理阶段。
FLUX LoRA必须用FLUX底模重新训练
要让LoRA生效于FLUX，唯一可行路径是使用FLUX.1-dev官方权重作为底模，在支持FLUX的训练框架（如kohya-ss/sd-scripts最新版、AI Toolkit、OneTrainer）中重新训练。
训练时需明确指定--model_type flux --base_model /path/to/flux1-dev.safetensors，否则脚本默认按SDXL逻辑加载，会跳过T5文本编码器和FlowMatch相关模块，导致loss为nan或训练中途崩溃。
注意：LiblibAI当前平台不开放FLUX LoRA训练功能，其“FLUX”选项仅限推理调用官方API，不提供训练入口。你看到的“FLUX”标签只是调用后端Google Nano Banana或FLUX API的快捷通道，不是本地训练能力。
替代方案：用SDXL LoRA做风格迁移再喂给FLUX
方法一：先用SDXL LoRA生成一批高质量风格化图→把这些图作为新数据集→用FLUX.1-dev底模+该数据集训练FLUX专属LoRA。这相当于把SDXL LoRA的“风格输出能力”蒸馏进FLUX体系，耗时但可控。
方法二：在ComfyUI中串联SDXL LoRA生成图 + ControlNet深度图/线稿 + FLUX.1-dev重绘节点，用图像而非LoRA权重传递风格意图。这不需要训练，但需手动对齐提示词和CFG权重，适合单张精修。
方法三：放弃LoRA路径，直接用FLUX支持的Textual Inversion嵌入（.pt格式）做轻量风格控制。虽然表达力不如LoRA，但文件小、加载快、与FLUX原生兼容，适合测试风格方向。
