Documentation Index
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このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください! GitHub で編集以下が翻訳結果です。 このノードは、チェックポイントの重みを読み込み、モデルとCLIPコンポーネントの両方に強度調整を適用することで、フックモデルをLoRA(低ランク適応)として作成します。フックベースのアプローチを通じて既存のモデルにLoRAスタイルの変更を適用できるため、モデルを恒久的に変更することなく微調整や適応が可能です。このノードは、以前のフックと組み合わせたり、読み込んだ重みをキャッシュして効率化することができます。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
ckpt_name | STRING | はい | 複数のオプションから選択可能 | 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倍率(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倍率(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オプションの以前のフック |
ckpt_nameパラメータは、利用可能なチェックポイントフォルダ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は、-20.0から20.0までの値を受け付け、0.01刻みで設定可能です
prev_hooksが指定されていない場合、ノードは新しいフックグループを作成します- ノードは読み込んだ重みをキャッシュし、同じチェックポイントを複数回再読み込みするのを防ぎます
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
HOOKS | HOOKS | 作成されたLoRAフック。以前のフックが指定された場合はそれらと組み合わされます |
Source fingerprint (SHA-256):
8c0dd6b2e8e99e1d7dbc864aa802c0713842fb0d4ee018ea5cbedfb7896a770d