このドキュメントは AI によって生成されました。誤りを発見された場合、または改善のご提案がありましたら、ぜひご貢献ください！GitHub で編集このノードは、チェックポイントの重みを読み込み、モデルおよび CLIP コンポーネントに強度調整を適用することで、LoRA（Low-Rank Adaptation：低ランク適応）としてのフックモデルを作成します。これにより、既存のモデルに対してフックベースのアプローチで LoRA 風の変更を適用し、モデルを永続的に変更することなく微調整や適応が可能になります。また、このノードは既存のフックと組み合わせることができ、効率向上のため読み込まれた重みをキャッシュします。
入力
| パラメーター | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
ckpt_name | COMBO | はい | 複数の選択肢あり | 重みを読み込むチェックポイントファイル（利用可能なチェックポイントから選択） |
strength_model | FLOAT | はい | -20.0 ～ 20.0 | モデルの重みに適用される強度乗数（デフォルト：1.0） |
strength_clip | FLOAT | はい | -20.0 ～ 20.0 | CLIP の重みに適用される強度乗数（デフォルト：1.0） |
prev_hooks | HOOKS | いいえ | - | 新しく作成された LoRA フックと組み合わせるための、オプションの既存フック |
ckpt_nameパラメーターは、利用可能なチェックポイントフォルダーからチェックポイントを読み込みます- 両方の強度パラメーターは、-20.0 ～ 20.0 の範囲の値を受け付け、ステップ幅は 0.01 です
prev_hooksが指定されない場合、ノードは新しいフックグループを作成します- 同じチェックポイントを複数回読み込むのを避けるため、ノードは読み込まれた重みをキャッシュします
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
HOOKS | HOOKS | 作成された LoRA フック（prev_hooks が指定されている場合は、それらと統合されたもの） |