LoraModelLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation

LoraModelLoader 节点将训练好的 LoRA（低秩自适应）权重应用于扩散模型。

LoraModelLoader 节点将训练好的 LoRA（低秩自适应）权重应用于扩散模型。它通过从训练好的 LoRA 模型加载权重并调整其影响强度来修改基础模型。这样无需从头重新训练即可自定义扩散模型的行为，还提供一种跳过模式，可保持基础模型权重不变。

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输入

参数	描述	数据类型	是否必填	范围
模型	将要应用 LoRA 的扩散模型。	MODEL	是	-
lora	要应用于扩散模型的 LoRA 模型。	LORA_MODEL	是	-
模型强度	修改扩散模型的强度。该值可以为负数（默认值：1.0）。	FLOAT	是	-100.0 到 100.0
bypass	启用后，以跳过模式应用 LoRA，不修改基础模型权重。适用于训练以及模型权重被卸载的情况（默认值：False）。	BOOLEAN	是	True 或 False

注意： 当 strength_model 设置为 0 时，节点返回原始模型，不应用任何 LoRA 修改。

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输出

输出名称	描述	数据类型
模型	应用了 LoRA 权重的修改后扩散模型。	MODEL

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Source fingerprint (SHA-256): 81eb2a9b0376fe7453f6e7e422414472e80a3d1b92bb6874b91df6de8aed0d9a