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strength_model 값이 0으로 설정된 경우, 노드는 LoRA 수정을 적용하지 않고 원본 모델을 반환합니다.
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LoraModelLoader 노드는 훈련된 LoRA(Low-Rank Adaptation) 가중치를 확산 모델에 적용합니다. 기본 모델에 LoRA 가중치를 로드하고 그 영향 강도를 조절하여 기본 모델을 수정합니다. 이를 통해 확산 모델을 처음부터 재학습하지 않고도 동작을 사용자 지정할 수 있으며, 기본 모델 가중치를 변경하
| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 여부 | 범위 |
|---|---|---|---|---|
모델 | LoRA가 적용될 확산 모델입니다. | MODEL | 예 | - |
LoRA | 확산 모델에 적용할 LoRA 모델입니다. | LORA_MODEL | 예 | - |
모델 강도 | 확산 모델을 수정하는 강도입니다. 음수 값도 설정할 수 있습니다(기본값: 1.0). | FLOAT | 예 | -100.0 ~ 100.0 |
bypass | 활성화하면 바이패스 모드로 LoRA를 적용하여 기본 모델 가중치를 수정하지 않습니다. 훈련 중이거나 모델 가중치가 오프로드된 경우에 유용합니다(기본값: False). | BOOLEAN | 예 | True 또는 False |
strength_model 값이 0으로 설정된 경우, 노드는 LoRA 수정을 적용하지 않고 원본 모델을 반환합니다.
| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
|---|---|---|
model | LoRA 가중치가 적용된 수정된 확산 모델입니다. | MODEL |
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