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이 문서는 AI가 생성했습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! GitHub에서 편집 이 노드는 체크포인트 가중치를 로드하고 모델 및 CLIP 구성 요소에 강도 조정을 적용하여 LoRA(저차 적응) 방식의 훅 모델을 생성합니다. 훅 기반 접근 방식을 통해 기존 모델에 LoRA 스타일 수정을 적용할 수 있어, 영구적인 모델 변경 없이 미세 조정 및 적응이 가능합니다. 이 노드는 이전 훅과 결합할 수 있으며, 로드된 가중치를 캐싱하여 효율성을 높입니다.

입력

매개변수설명데이터 타입필수범위
체크포인트 파일명가중치를 로드할 체크포인트 파일 (사용 가능한 체크포인트 중에서 선택)STRING여러 옵션 사용 가능
모델 강도모델 가중치에 적용되는 강도 배율 (기본값: 1.0)FLOAT-20.0 ~ 20.0
CLIP 강도CLIP 가중치에 적용되는 강도 배율 (기본값: 1.0)FLOAT-20.0 ~ 20.0
이전 후크새로 생성된 LoRA 훅과 결합할 선택적 이전 훅HOOKS아니요-
매개변수 제약 조건:
  • ckpt_name 매개변수는 사용 가능한 체크포인트 폴더에서 체크포인트를 로드합니다.
  • 두 강도 매개변수 모두 -20.0에서 20.0 사이의 값을 허용하며, 0.01 단위로 증가합니다.
  • prev_hooks가 제공되지 않으면 노드는 새 훅 그룹을 생성합니다.
  • 노드는 로드된 가중치를 캐싱하여 동일한 체크포인트를 여러 번 다시 로드하는 것을 방지합니다.

출력

출력 이름설명데이터 타입
HOOKS생성된 LoRA 훅으로, 제공된 경우 이전 훅과 결합됩니다.HOOKS
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Source fingerprint (SHA-256): 8c0dd6b2e8e99e1d7dbc864aa802c0713842fb0d4ee018ea5cbedfb7896a770d