Load LoRA - Charger LoRA
Documentation
- Nom de la classe :
LoraLoader - Catégorie :
loaders - Nœud de sortie :
False
Le nœud LoraLoader est conçu pour charger et appliquer dynamiquement des ajustements LoRA (Low-Rank Adaptation) aux modèles et instances CLIP en fonction des forces spécifiées et des noms de fichiers LoRA. Il facilite la personnalisation des modèles pré-entraînés en appliquant des ajustements fins sans modifier directement les poids du modèle original, permettant des modifications de comportement du modèle plus flexibles et ciblées.
Types d’entrée
| Paramètre | Description | Comfy dtype | Python dtype |
|---|---|---|---|
model | Le modèle auquel les ajustements LoRA seront appliqués. Il est crucial pour personnaliser le comportement du modèle sans changer sa structure originale. Le choix du modèle influence directement l’efficacité des ajustements LoRA. | MODEL | torch.nn.Module |
clip | L’instance CLIP à laquelle les ajustements LoRA seront appliqués, permettant un comportement personnalisé dans le traitement des données visuelles et textuelles. Les ajustements peuvent modifier significativement le traitement des entrées. | CLIP | torch.nn.Module |
lora_name | Le nom du fichier LoRA contenant les ajustements à appliquer. Cela permet de sélectionner des ajustements spécifiques pour le modèle et l’instance CLIP. Le fichier LoRA choisi détermine la nature des ajustements. | COMBO[STRING] | str |
strength_model | Détermine l’intensité des ajustements LoRA appliqués au modèle. Cela permet un contrôle précis de la personnalisation du modèle. Des intensités plus élevées signifient des ajustements plus prononcés, pouvant améliorer les performances. | FLOAT | float |
strength_clip | Détermine l’intensité des ajustements LoRA appliqués à l’instance CLIP. Cela permet un contrôle précis de la personnalisation du CLIP. Comme pour le modèle, des intensités plus élevées entraînent des changements plus notables. | FLOAT | float |
Types de sortie
| Paramètre | Description | Comfy dtype | Python dtype |
|---|---|---|---|
model | Le modèle avec les ajustements LoRA appliqués, reflétant la personnalisation spécifiée. Les ajustements peuvent améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques ou modifier son comportement. | MODEL | torch.nn.Module |
clip | L’instance CLIP avec les ajustements LoRA appliqués, reflétant la personnalisation spécifiée. Ces ajustements peuvent améliorer ou modifier les performances dans les tâches de traitement de données visuelles et textuelles. | CLIP | torch.nn.Module |