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# Documentation
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- Class name: LLLiteLoader
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- Category: loaders
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/kohya-ss/ControlNet-LLLite-ComfyUI.git
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LLLiteLoader 类旨在高效加载和处理模型，使得能够将控制机制集成到模型架构中。它抽象了模型加载和调节的复杂性，专注于无缝适应模型到特定的条件和要求。
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# Input types
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## Required
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- model
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- 模型参数至关重要，因为它定义了将要被调节和修改的基础架构。它是LLLiteLoader功能起点，决定了将要处理的模型类型。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- model_name
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- 模型名称参数对于识别要加载的特定模型文件至关重要。它指导LLLiteLoader在文件系统中找到正确的模型，确保选择了正确的模型进行处理。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- cond_image
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- cond_image 参数作为调节输入，影响模型的行为和输出。它是模型适应过程中的关键组成部分，允许基于视觉上下文进行微调。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- strength
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- strength 参数调整调节效应对模型的强度。它在确定调节输入对模型最终输出影响程度方面发挥重要作用。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- steps
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- steps 参数定义了调节过程中使用的间隔数。它对模型的进展和调节效应在整个过程中的分布很重要。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- start_percent
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- start_percent 参数指定了调节间隔的开始，决定了模型开始适应调节输入的时间。它是控制模型响应时间的关键因素。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- end_percent
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- end_percent 参数标记了调节间隔的结束，定义了模型适应调节输入的结束时间。它是确定模型响应持续时间的关键。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- model
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- 输出模型是LLLiteLoader处理的结果，包含了调节输入和调整。它代表了模型经过整个调节过程后的最终状态，准备用于进一步的使用或评估。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class LLLiteLoader:
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'model': ('MODEL',), 'model_name': (get_file_list(os.path.join(CURRENT_DIR, 'models')),), 'cond_image': ('IMAGE',), 'strength': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 10.0, 'step': 0.01}), 'steps': ('INT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': 200, 'step': 1}), 'start_percent': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.1}), 'end_percent': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.1})}}
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RETURN_TYPES = ('MODEL',)
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FUNCTION = 'load_lllite'
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CATEGORY = 'loaders'
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def load_lllite(self, model, model_name, cond_image, strength, steps, start_percent, end_percent):
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model_path = os.path.join(CURRENT_DIR, os.path.join(CURRENT_DIR, 'models', model_name))
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model_lllite = model.clone()
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patch = load_control_net_lllite_patch(model_path, cond_image, strength, steps, start_percent, end_percent)
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if patch is not None:
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model_lllite.set_model_attn1_patch(patch)
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model_lllite.set_model_attn2_patch(patch)
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return (model_lllite,)
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