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ADE_RegisterLoraHookModelOnly.md

File metadata and controls

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Raw

Register LoRA Hook (Model Only) 🎭🅐🅓

Documentation

此节点旨在将模型注册为LoRA（低秩适应）挂钩，专注于模型而不涉及任何CLIP模型。它通过LoRA技术实现模型行为的修改和增强，为将LoRA挂钩集成到模型中提供了一种简化的方法，以实现高级定制和性能调优。

Input types

Required

  • model
    • 要注册LoRA挂钩的模型。它是LoRA适应的主要目标，决定了应用修改的范围和影响。
    • Comfy dtype: MODEL
    • Python dtype: Union[ModelPatcher, ModelPatcherAndInjector]
  • lora_name
    • 要应用的LoRA配置的名称。指定要使用的特定LoRA适应设置和参数，指导定制过程。
    • Comfy dtype: COMBO[STRING]
    • Python dtype: str
  • strength_model
    • 一个浮点值，表示LoRA适应对模型的强度。此参数控制应用的LoRA修改的强度，允许对模型行为进行精细调整。
    • Comfy dtype: FLOAT
    • Python dtype: float

Output types

  • model
    • Comfy dtype: MODEL
    • 注册了LoRA挂钩后的模型。此输出反映了模型的修改状态，展示了LoRA适应的效果。
    • Python dtype: ModelPatcher
  • lora_hook
    • Comfy dtype: LORA_HOOK
    • 已与模型注册的LoRA挂钩。此输出表示应用的LoRA适应机制，便于进一步定制和性能调优。
    • Python dtype: LoraHook

Usage tips

  • Infra type: CPU
  • Common nodes: unknown

Source code

class MaskableLoraLoaderModelOnly(MaskableLoraLoader):
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {
            "required": {
                "model": ("MODEL",),
                "lora_name": (folder_paths.get_filename_list("loras"), ),
                "strength_model": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": -20.0, "max": 20.0, "step": 0.01}),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("MODEL", "LORA_HOOK")
    CATEGORY = "Animate Diff 🎭🅐🅓/conditioning/register lora hooks"
    FUNCTION = "load_lora_model_only"

    def load_lora_model_only(self, model: ModelPatcher, lora_name: str, strength_model: float):
        model_lora, clip_lora, lora_hook = self.load_lora(mod