Load LoRA
Documentation
- Class name:
LoraLoader - Category:
loaders - Output node:
False
The LoraLoader node is designed to dynamically load and apply LoRA (Low-Rank Adaptation) adjustments to models and CLIP instances based on specified strengths and LoRA file names. It facilitates the customization of pre-trained models by applying fine-tuned adjustments without altering the original model weights directly, enabling more flexible and targeted model behavior modifications.
Tipos de entrada
| Parámetro | Descripción | Comfy dtype | Python dtype |
|---|---|---|---|
model | El modelo al que se aplicarán los ajustes de LoRA. Es crucial para personalizar el comportamiento del modelo sin cambiar su estructura original. La elección del modelo influye directamente en la efectividad y aplicabilidad de los ajustes de LoRA, ya que diferentes modelos pueden responder de manera diferente al mismo conjunto de ajustes. | MODEL | torch.nn.Module |
clip | La instancia de CLIP a la que se aplicarán los ajustes de LoRA, permitiendo un comportamiento personalizado en el procesamiento de datos visuales y textuales. Los ajustes pueden alterar significativamente cómo el modelo CLIP procesa e interpreta las entradas visuales y textuales, afectando así los resultados de tareas como la generación de subtítulos de imágenes o la generación de imágenes a partir de texto. | CLIP | torch.nn.Module |
lora_name | El nombre del archivo LoRA que contiene los ajustes a aplicar. Esto permite la selección de ajustes de afinación específicos para el modelo y la instancia CLIP. El archivo LoRA específico elegido dicta la naturaleza de los ajustes y puede llevar a mejoras o modificaciones variadas en el rendimiento del modelo. | COMBO[STRING] | str |
strength_model | Determina la intensidad de los ajustes de LoRA aplicados al modelo. Esto permite un control detallado sobre el grado de personalización del modelo. Mayores intensidades significan ajustes más pronunciados, lo que puede llevar a cambios significativos en el comportamiento del modelo, mejorando potencialmente el rendimiento en tareas específicas. | FLOAT | float |
strength_clip | Determina la intensidad de los ajustes de LoRA aplicados a la instancia CLIP. Esto permite un control detallado sobre el grado de personalización de CLIP. Similar al modelo, mayores intensidades resultan en cambios más notorios, afectando cómo el modelo CLIP procesa los datos. | FLOAT | float |
Tipos de salida
| Parámetro | Descripción | Comfy dtype | Python dtype |
|---|---|---|---|
model | El modelo con ajustes de LoRA aplicados, reflejando la personalización especificada. Los ajustes pueden mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas o alterar su comportamiento para adaptarse mejor a aplicaciones particulares. | MODEL | torch.nn.Module |
clip | La instancia CLIP con ajustes de LoRA aplicados, reflejando la personalización especificada. Estos ajustes pueden llevar a un rendimiento mejorado o alterado en tareas que involucran el procesamiento de datos visuales y textuales. | CLIP | torch.nn.Module |