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# Documentation
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- Class name: loraStackLoader
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- Category: EasyUse/Loaders
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use.git
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loraStackLoader节点旨在简化加载和配置Lora堆栈的过程，这对于微调和提高神经网络模型的性能至关重要。它通过提供一种结构化的方式来指定多个Lora层的名称、强度和其他相关参数，简化了管理多个Lora层的复杂性。
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# Input types
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## Required
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- toggle
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- toggle参数对于决定节点是否应该执行其加载过程至关重要。当设置为True时，节点将执行加载指定的Lora堆栈；否则，它将不执行任何操作就返回。
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- Comfy dtype: BOOL
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- Python dtype: bool
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- mode
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- mode参数决定了Lora堆栈配置的复杂性级别。它允许用户选择简单或高级设置，影响后续参数的解释和应用方式。
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- Comfy dtype: STR
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- Python dtype: str
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- num_loras
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- num_loras参数指定要加载的Lora层的数量。它通过确定将处理多少个Lora配置直接影响节点的操作。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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## Optional
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- optional_lora_stack
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- optional_lora_stack参数提供了一种向节点提供现有Lora堆栈的方式。这对于扩展或修改已经配置的堆栈而无需从头开始非常有用。
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- Comfy dtype: LORA_STACK
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- Python dtype: List[Tuple[str, float, float]]
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- lora_{i}_name
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- lora_{i}_name参数允许用户指定位置{i}处的Lora层的名称。这对于识别和加载正确的Lora配置非常重要。
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- Comfy dtype: STR
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- Python dtype: str
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- lora_{i}_strength
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- lora_{i}_strength参数设置位置{i}处的Lora层的强度。这是Lora层在模型中的影响权重的关键因素。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- lora_{i}_model_strength
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- lora_{i}_model_strength参数在高级模式下适用，为位置{i}处的Lora层设置特定于模型的强度。它用于微调Lora对模型输出的影响。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- lora_{i}_clip_strength
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- lora_{i}_clip_strength参数也在高级模式下使用，它决定了位置{i}处的Lora层与CLIP模型的交互强度。这对于控制基于文本的指导在模型处理中的整合至关重要。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- lora_stack
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- lora_stack输出是由节点处理的Lora配置的集合。它代表了准备应用于神经网络模型的最终Lora层堆栈。
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- Comfy dtype: LORA_STACK
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- Python dtype: List[Tuple[str, float, float]]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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```
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class loraStackLoader:
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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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max_lora_num = 10
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inputs = {'required': {'toggle': ([True, False],), 'mode': (['simple', 'advanced'],), 'num_loras': ('INT', {'default': 1, 'min': 0, 'max': max_lora_num})}, 'optional': {'optional_lora_stack': ('LORA_STACK',)}}
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for i in range(1, max_lora_num + 1):
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inputs['optional'][f'lora_{i}_name'] = (['None'] + folder_paths.get_filename_list('loras'), {'default': 'None'})
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inputs['optional'][f'lora_{i}_strength'] = ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': -10.0, 'max': 10.0, 'step': 0.01})
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inputs['optional'][f'lora_{i}_model_strength'] = ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': -10.0, 'max': 10.0, 'step': 0.01})
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inputs['optional'][f'lora_{i}_clip_strength'] = ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': -10.0, 'max': 10.0, 'step': 0.01})
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return inputs
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RETURN_TYPES = ('LORA_STACK',)
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RETURN_NAMES = ('lora_stack',)
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FUNCTION = 'stack'
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CATEGORY = 'EasyUse/Loaders'
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def stack(self, toggle, mode, num_loras, lora_stack=None, **kwargs):
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if toggle in [False, None, 'False'] or not kwargs:
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return (None,)
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loras = []
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if lora_stack is not None:
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loras.extend([l for l in lora_stack if l[0] != 'None'])
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for i in range(1, num_loras + 1):
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lora_name = kwargs.get(f'lora_{i}_name')
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if not lora_name or lora_name == 'None':
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continue
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if mode == 'simple':
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lora_strength = float(kwargs.get(f'lora_{i}_strength'))
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loras.append((lora_name, lora_strength, lora_strength))
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elif mode == 'advanced':
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model_strength = float(kwargs.get(f'lora_{i}_model_strength'))
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clip_strength = float(kwargs.get(f'lora_{i}_clip_strength'))
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loras.append((lora_name, model_strength, clip_strength))
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return (loras,)
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``` |