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CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/LoRAScheduler.md
2024-05-26 20:35:16 +08:00

1.4 KiB

Documentation

该节点在推理过程中根据预定义的提示调度动态修改模型的行为,提高了模型的适应性和可控性,而不改变模型的基本结构。

Input types

Required

  • model
    • 模型参数至关重要,它定义了节点操作的核心。它是将要按照提示调度修改行为的机器学习模型。
    • Comfy dtype: MODEL
    • Python dtype: torch.nn.Module
  • text
    • 文本参数包含提示调度,它规定了要应用于模型的修改。这对于指导节点执行所需的转换至关重要。
    • Comfy dtype: STRING
    • Python dtype: str

Output types

  • model
    • 输出模型是输入模型的修改版本,现在应用了提示调度,允许在推理过程中进行更细致的控制和行为。
    • Comfy dtype: MODEL
    • Python dtype: torch.nn.Module

Usage tips

  • Infra type: CPU

Source code

class LoRAScheduler:

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {'required': {'model': ('MODEL',), 'text': ('STRING', {'multiline': True})}}
    RETURN_TYPES = ('MODEL',)
    CATEGORY = 'promptcontrol/old'
    FUNCTION = 'apply'

    def apply(self, model, text):
        schedules = parse_prompt_schedules(text)
        return (schedule_lora_common(model, schedules),)