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ComfyUI 节点手册LoadersLora Loader Model Only

Lora Loader Model Only - Lora 加载器(仅模型)

comfyUI节点-LoraLoaderModelOnly|Lora加载器(仅模型

此节点专门用于加载LoRA模型,而无需CLIP模型,专注于根据LoRA参数增强或修改给定模型。它允许通过LoRA参数动态调整模型的强度,从而对模型的行为进行微调控制。

前提条件

使用此节点前,请确保你已经在你的 ComfyUI 模型目录中安装了相关模型文件,确保 Lora Loader Model Only 节点可以正常读取到相关的模型文件

如果你不知道到哪里下载LoRA模型,下面是我推荐的一些资源

Stable Diffusion

这篇文章整理了来自 Stable diffusion 官方和第三方的模型资源

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LoRA

这篇文章整理了 Stable Diffusion LoRA 模型资源下载

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Flux

本文汇编了适用于 Flux 生态系统的 ControlNet 模型,包括由 XLabs-AI、InstantX 和 Jasperai 开发的各种 ControlNet 模型,涵盖了边缘检测、深度图和表面法线等多种控制方法。

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SDXL

本文整理了 Stable Diffusion XL 模型的 ControlNet 模型,包括不同作者开发的多种 ControlNet 模型。

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v1.1 for SD1.5/SD2

这篇文章整理了不同类型的支持 SD1.5 / 2.0 的 ControlNet 模型

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V1 for SD1.5

这篇文章整理了 ControlNet 作者 lllyasviel 最早提供的 ControlNet 模型资源

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ControlNet

这篇文章整理了ControlNet 相关模型资源,你可以点击查看对应的不同版本的模型信息

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Custom Nodes

本文介绍了一系列优秀的 ComfyUI 自定义节点插件,这些插件可以大大增强 ComfyUI 的功能和使用体验。

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Embedding

这篇文章整理了 Stable Diffusion 模型常用 Negative Embeddings 模型,包括 SD1.5 和 SDXL。

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Upscale Models

这篇文章整理了我收集的一些放大模型资源。你可以在 https://openmodeldb.info/ 找到各种用于照片、人物、动画等的放大模型。

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VAE

这篇文章整理了我收集的一些 VAE 模型资源。你可以点击查看不同版本的模型信息。

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Unet

本文介绍了 UNET 模型及其变体,包括常用的 Stable Diffusion UNET 模型资源和各种 UNET 架构的简要说明。

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ComfyUI官方资源

了解 ComfyUI 官网和 ComfyUI 官方资源,获取最新版本、更新日志和官方公告。

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如果你不知道如何安装,下面是LoRA模型安装的教程

🚀
...Coming Soon...

输入类型

参数名称数据类型作用
modelMODEL应用LoRA调整的模型。它作为修改的基础。
lora_nameCOMBO[STRING]要加载的LoRA文件的名称。这指定了要应用于模型的LoRA调整。
strength_modelFLOAT确定应用于模型的 LoRA 的强度。较高的值表示更显著的修改。

输出类型

参数名称数据类型作用
modelMODEL应用了LoRA调整的修改后的模型,反映了模型行为或能力的变化。

Lora 加载器(仅模型) 使用工作流示例

工作流引用自 https://openart.ai/workflows/rhinoceros_tense_89/toy-you/MTEp6tLumNzdDLFNPseo

什么是LoRA?

想象一下,Stable Diffusion AI绘图模型就像是一位经验丰富的厨师,它拥有一套基础的烹饪技巧和食谱,能够根据给定的食材和指令制作出美味的菜肴。然而,不同的顾客可能有不同的口味和需求,这时候就需要对基础的烹饪方法进行一些调整。

LoRA模型在这种情况下可以比作是一套高级的调料和香料,它们能够以微小的量添加到菜肴中,从而改变菜肴的风味,使其更加符合特定顾客的口味。这些调料和香料虽然量不多,但它们的作用却是非常显著的。

  1. 基础配方(Stable Diffusion):就像厨师的基本食谱,Stable Diffusion提供了一套通用的方法来生成图像。

  2. 个性化调整(LoRA模型):就像厨师根据顾客的口味添加特定的调料,LoRA模型通过微调AI模型的参数,来生成具有特定风格或特征的图像。

  3. 低秩矩阵(LoRA中的技术):这可以比作是一组精心挑选的调料组合,它们以最小的量对菜肴进行调整,但能够带来显著的口味变化。

  4. 最终作品(生成的图像):就像最终端上桌的菜肴,经过LoRA模型调整后的图像更加符合用户的个性化需求。

通过LoRA模型的微调,Stable Diffusion AI绘图模型能够像厨师一样,根据不同的需求创造出既美观又符合个人口味的“图像佳肴”。