v1.5.0: Filtered nodes: add keyword output and filter_mode OFF

- positive_text no longer contains <lora:...> tags; it matches the encoded positive exactly

- New lora_text output (last slot) carries the previous positive_text content

- Filtered loader: collapse runs of commas left after removing tags

CHANGELOG.md

@@ -2,6 +2,49 @@
 
 All notable changes to this project will be documented in this file.
 
+## [1.5.0] - 2026-09-29
+
+### Added
+
+#### `keyword` output (Filtered Random LoRA Loader / Filtered Random LoRA Loader (LBW))
+- New **`keyword`** STRING output with the `keyword_filter` keywords the selected LoRA actually matched, joined with `_`
+  - AND: all keywords (`aaa bbb` → `aaa_bbb`)
+  - OR: only the keywords that matched (`aaa bbb` → `aaa` or `bbb`). If the LoRA contains several of them, or `num_loras` is 2 or more, every matched keyword is joined in input order
+  - Spaces inside a quoted phrase also become `_` (`"aaa bbb" ccc` with AND → `aaa_bbb_ccc`)
+  - Case is kept as typed; keywords matched in metadata (`search_in_metadata`) are included
+  - Empty when `filter_mode` is OFF, when `keyword_filter` is empty, when no LoRA matched, or when `num_loras` is 0
+- Added as the **last** slot, so existing workflow connections stay valid. LoRA selection and all other outputs are unchanged (same seed, same result as 1.4.0)
+- Random LoRA Loader (3 folders) has no keyword filter and is unchanged
+
+#### `filter_mode`: new `OFF` option (Filtered Random LoRA Loader / Filtered Random LoRA Loader (LBW))
+- `OFF` turns the keyword filter off while keeping the typed keywords, so it can be switched off for a while without deleting them. Picks the same LoRAs as an empty `keyword_filter`
+- Added after `AND` / `OR`; the default stays `AND`. Saved workflows keep their `AND` / `OR` setting
+
+---
+
+## [1.4.0] - 2026-09-24
+
+### Changed
+
+#### ⚠️ `positive_text` no longer contains LoRA syntax; new `lora_text` output
+- `positive_text` is now the positive prompt **without** `<lora:...>` tags — exactly what is encoded into the `positive` CONDITIONING output — so it can be fed straight into a text encoder
+- The previous content, tags included, now comes from a new **`lora_text`** output, added as the **last** slot
+- All other outputs keep their positions and types, so existing workflow connections stay valid (ComfyUI connects outputs by position)
+- Action for existing workflows:
+  - `positive_text` fed a text encoder: nothing to do
+  - `positive_text` was used to record the LoRA syntax (saved prompts, metadata): reconnect that link to `lora_text`
+- Applies to all three nodes (Random LoRA Loader, Filtered Random LoRA Loader, Filtered Random LoRA Loader (LBW))
+
+#### ⚠️ Filtered nodes: cleaner encoded prompt
+- Filtered Random LoRA Loader / (LBW) removed `<lora:...>` tags before encoding but left the separators behind, so the positive conditioning was encoded from text like `masterpiece, , trig_a, , , trig_c`
+- Runs of commas and leading/trailing commas are now tidied before encoding, matching the 3-folder node. This applies to the negative prompt too (e.g. a trailing `, ` is no longer encoded)
+- Because the encoded text changes, **results with the same seed may differ from 1.3.0 and earlier**. Keep using an earlier version if identical results are required
+
+### Fixed
+- Random LoRA Loader: a run of three or more commas left after removing tags from the additional prompt was only partly collapsed
+
+---
+
 ## [1.3.0] - 2026-09-11
 
 ### Fixed

README.md

@@ -78,7 +78,7 @@ Advanced node with LoRA Block Weight (LBW) support for precise effect control.
   - `json_sample_prompt`: Randomly retrieve sample prompts
   - `metadata`: Read directly from embedded metadata
 - **Sample Prompt Optimization**: Automatically remove LoRA syntax from samples and apply node-configured strength
-- **Dual Text Outputs**: Separate positive_text and negative_text outputs
+- **Text Outputs**: `positive_text` / `negative_text`, plus `lora_text` carrying the LoRA syntax (v1.4.0)
 - **ComfyUI Standard Seed Control**: Supports fixed/randomize/increment/decrement
 - **Wildcard Encode Integration**: Works seamlessly with Wildcard Encode (Inspire)
 - **LoRA Syntax Auto-Removal**: Cleans up LoRA syntax in additional_prompt to prevent noise
@@ -88,9 +88,10 @@ Advanced node with LoRA Block Weight (LBW) support for precise effect control.
 ### Filtered Nodes (Filtered & LBW)
 
 - **Keyword Filtering**: Space-separated keywords with phrase support
-- **AND/OR Modes**: Flexible filtering logic
+- **AND/OR/OFF Modes**: Flexible filtering logic (OFF: v1.5.0)
 - **Metadata Search**: Search in filenames or embedded metadata
 - **Fast Caching**: Instant metadata access after first load
+- **Keyword Output**: Outputs the keywords the selected LoRA actually matched (v1.5.0)
 
 ### LBW Node Only 🆕
 
@@ -176,6 +177,7 @@ Or manually delete the RandomLoRALoader folder and restart ComfyUI.
    - `MODEL` / `CLIP`: Connect to KSampler
    - `positive` / `negative`: Connect to Set Conditioning or KSampler
    - `positive_text` / `negative_text`: Connect to Show Text for verification (recommended)
+   - `lora_text`: Connect to Show Text or a prompt/metadata saving node to record which LoRAs were picked
 
 ### Wildcard Encode Integration (Recommended)
 
@@ -508,23 +510,34 @@ All nodes provide the following outputs:
 | `CLIP` | CLIP | CLIP with LoRAs applied |
 | `positive` | CONDITIONING | Positive conditioning (LoRA syntax removed) |
 | `negative` | CONDITIONING | Negative conditioning |
-| `positive_text` | STRING | Full positive prompt text with LoRA syntax |
+| `positive_text` | STRING | Positive prompt text **without** LoRA syntax — exactly what is encoded into `positive` (v1.4.0) |
 | `negative_text` | STRING | Full negative prompt text |
 | `preview` | IMAGE | Batch of preview images for selected LoRAs (v1.1.0) |
+| `lora_text` | STRING | Positive prompt text **with** LoRA syntax (the former `positive_text` content, v1.4.0) |
+| `keyword` | STRING | **Filtered nodes only.** The keywords the selected LoRA actually matched (v1.5.0). See [Keyword Output](#keyword-output-v150) |
+
+> ⚠️ **Output changes in v1.4.0**
+>
+> `positive_text` no longer contains `<lora:...>` tags; the previous content now comes from the new `lora_text` output (added at the end). All other outputs keep their positions and types, so existing connections stay valid.
+>
+> - `positive_text` fed a text encoder: no rewiring needed. The tags are no longer read as text
+> - `positive_text` was used to record the LoRA syntax (saved prompts, metadata): reconnect that to `lora_text`
+>
+> The Filtered nodes also now tidy the stray `, ,` left behind after removing tags (and leading/trailing commas) before encoding, as the 3-folder node already did. Because the encoded text changes, **results with the same seed may differ from earlier versions**. If you need identical results to an earlier version, keep using that version.
 
 ### Text Output Format
 
-**positive_text example:**
+**lora_text example:**
 ```
 <lora:style_anime:0.8:0.8>, <lora:character_alice:1.0:1.0>, anime style, alice, blonde hair, 1girl, beautiful
 ```
 
-**LBW node positive_text example:**
+**LBW node lora_text example:**
 ```
 <lora:style_anime:0.8:0.8:lbw=1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1>, anime style, 1girl, beautiful
 ```
 
-**positive (CONDITIONING) content:**
+**positive_text / positive (CONDITIONING) content:**
 ```
 anime style, alice, blonde hair, 1girl, beautiful
 (LoRA syntax removed for clean prompt)
@@ -555,7 +568,7 @@ anime style, alice, blonde hair, 1girl, beautiful
 ### Key Features
 
 - **Keyword Filtering**: Filter LoRAs by space-separated keywords
-- **AND/OR Modes**: Flexible filtering logic
+- **AND/OR/OFF Modes**: Flexible filtering logic (OFF: v1.5.0)
 - **Phrase Matching**: Use quotes for exact phrases
 - **Metadata Search**: Search in filenames or embedded metadata
 - **Fast Caching**: Instant metadata access after first load
@@ -567,7 +580,7 @@ anime style, alice, blonde hair, 1girl, beautiful
 |-----------|-------------|---------|
 | `lora_folder_path` | LoRA folder path | (empty) |
 | `keyword_filter` | Space-separated keywords or quoted phrases | (empty) |
-| `filter_mode` | `AND` / `OR` | `AND` |
+| `filter_mode` | `AND` / `OR` / `OFF` | `AND` |
 | `search_in_metadata` | Search in JSON/embedded metadata | `false` |
 | `num_loras` | Number of LoRAs to select | `1` |
 | `model_strength` | MODEL strength (fixed or range) | `"1.0"` |
@@ -590,6 +603,14 @@ keyword_filter: "anime realistic"
 → Matches files containing "anime" OR "realistic"
 ```
 
+**OFF mode (v1.5.0):**
+```
+filter_mode: OFF
+keyword_filter: "anime realistic"
+→ No filtering; picks from every LoRA in the folder
+→ The keywords you typed stay, so you can switch the filter off for a while without deleting them
+```
+
 **Phrase matching:**
 ```
 keyword_filter: '"anime style" detailed'
@@ -602,6 +623,28 @@ keyword_filter: '"anime style" "detailed eyes" red'
 → Must contain "anime style" AND "detailed eyes" AND "red"
 ```
 
+### Keyword Output (v1.5.0)
+
+Outputs the keywords the selected LoRA actually matched, joined with `_`. The LBW node works the same way.
+
+| `keyword_filter` | `filter_mode` | Selected LoRA (filename) | `keyword` output |
+|---|---|---|---|
+| `aaa bbb` | AND | `aaa_bbb_xxx` | `aaa_bbb` |
+| `aaa bbb` | OR | `aaa_xxx` | `aaa` |
+| `aaa bbb` | OR | `bbb_xxx` | `bbb` |
+| `"aaa bbb"` | AND / OR | `aaa bbb xxx` | `aaa_bbb` |
+| `"aaa bbb" ccc` | AND | `aaa bbb ccc` | `aaa_bbb_ccc` |
+| (empty) | AND / OR | any | (empty) |
+| (anything) | OFF | any | (empty) |
+
+- Spaces inside a phrase also become `_`
+- In OR mode, if the selected LoRA contains several of the keywords, or `num_loras` is 2 or more, every matched keyword is joined in input order (e.g. `aaa_bbb`)
+- Keywords are output with the case you typed (matching itself ignores case)
+- With `search_in_metadata` ON, keywords matched in the metadata are included too
+- Empty when `filter_mode` is OFF, when `keyword_filter` is empty, when no LoRA matched, or when `num_loras` is 0
+
+`keyword` was added as the last (ninth) output, so existing workflow connections keep working.
+
 ### Metadata Search
 
 **Filename search (default):**

README_LBW.md

@@ -6,11 +6,18 @@
 
 ---
 
+## Overview
+
+Filtered Random LoRA Loader (LBW) is the Filtered Random LoRA Loader with LoRA Block Weight (LBW) support added. It lets you control precisely which parts of the U-Net a LoRA is applied to.
+
+---
+
 ## Features
 
-### **Core Features (from Filtered Random LoRA Loader)**
+### **Core Features (shared with Filtered Random LoRA Loader)**
 - ✅ Random LoRA selection from a single folder
-- ✅ Keyword filtering (AND/OR modes)
+- ✅ Keyword filtering (AND/OR/OFF modes)
+- ✅ Output of the matched keywords (`keyword`, v1.5.0)
 - ✅ Metadata search (filename or embedded metadata)
 - ✅ Preview images (static/animated/video support)
 - ✅ Trigger word extraction
@@ -18,7 +25,7 @@
 - ✅ Direct serial connection support
 
 ### **Advanced Features (LBW)**
-- ✅ **LoRA Block Weight (LBW) support**
+- ✅ **LoRA Block Weight (LBW) support**: set a separate strength for each U-Net block to control style, character, composition and so on independently
 - ✅ **Automatic SD1.5/SDXL detection**
 - ✅ **4 preset modes + custom input**
 - ✅ **Automatic weight adjustment**
@@ -29,13 +36,17 @@
 
 ### **What is LBW?**
 
-LoRA Block Weight allows you to control which parts of the U-Net model are affected by the LoRA:
+LoRA Block Weight lets you control which parts of the U-Net the LoRA affects. The Stable Diffusion U-Net is made up of three parts:
 
-- **INPUT blocks**: Structure, composition, layout
+```
-- **MIDDLE block**: Overall features
+INPUT blocks  → Structure, composition, layout
-- **OUTPUT blocks**: Style, details, fine-tuning
+   ↓
+MIDDLE block  → Overall features
+   ↓
+OUTPUT blocks → Style, details, fine-tuning
+```
 
-By adjusting weights for each block, you can precisely control the LoRA's effect.
+By adjusting the weight of each block, you can precisely control the LoRA's effect.
 
 ---
 
@@ -47,33 +58,33 @@ All blocks weighted at 1.0 (standard LoRA application, no LBW).
 ---
 
 ### **2. Style Focused**
-Emphasizes OUTPUT blocks only.
+Enables OUTPUT blocks only.
-
-**Best for:**
-- Style LoRAs
-- Art style transfer
-- Visual aesthetic changes
 
 **SDXL:** `1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1`  
 **SD1.5:** `1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1`
 
+**Best for:**
+- Style LoRAs (anime style, watercolor, etc.)
+- Art style and effect LoRAs
+- Changing the visual aesthetic
+
 **Effect:**
 - ✅ Strong style changes
-- ❌ Minimal structure/character changes
+- ❌ Minimal structure/character changes (ideal when you want to keep the existing composition)
 
 ---
 
 ### **3. Character Focused**
-Emphasizes INPUT (early) + MIDDLE + OUTPUT blocks.
+Enables INPUT (early) + MIDDLE + OUTPUT blocks.
-
-**Best for:**
-- Character LoRAs
-- Face/feature preservation
-- Balanced application
 
 **SDXL:** `1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1`  
 **SD1.5:** `1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1`
 
+**Best for:**
+- Character and person LoRAs
+- Concept LoRAs
+- Preserving faces/features
+
 **Effect:**
 - ✅ Strong character features
 - ✅ Balanced overall effect
@@ -81,16 +92,15 @@ Emphasizes INPUT (early) + MIDDLE + OUTPUT blocks.
 ---
 
 ### **4. Structure/Composition Only**
-Emphasizes INPUT + MIDDLE blocks only.
+Enables INPUT + MIDDLE blocks only.
-
-**Best for:**
-- Pose LoRAs
-- Composition LoRAs
-- Layout/structure control
 
 **SDXL:** `1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0`  
 **SD1.5:** `1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0`
 
+**Best for:**
+- Pose LoRAs
+- Composition and layout LoRAs
+
 **Effect:**
 - ✅ Strong structure/pose changes
 - ❌ Minimal style changes
@@ -98,24 +108,29 @@ Emphasizes INPUT + MIDDLE blocks only.
 ---
 
 ### **5. Balanced / Soft**
-Soft application across selected blocks.
+Soft application across selected blocks. The later OUTPUT blocks are turned down to avoid over-application.
-
-**Best for:**
-- Subtle effects
-- Multi-LoRA workflows
-- General-purpose LoRAs
 
 **SDXL:** `1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0`  
 **SD1.5:** `1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0`
 
+**Best for:**
+- Subtle effects and fine adjustment
+- Multi-LoRA workflows
+- General-purpose LoRAs
+
 **Effect:**
-- ✅ Balanced, gentle application
+- ✅ Balanced, gentle application with a natural finish
 - ✅ Good for stacking multiple LoRAs
 
 ---
 
 ### **6. Preset: Random**
-Randomly selects one of the 4 presets above.
+Randomly picks one of the 4 presets above on each run.
+
+```
+weight_mode: "Preset: Random"
+→ One of the 4 presets is picked on each run
+```
 
 **Best for:**
 - Experimentation
@@ -133,7 +148,8 @@ Custom weight specification.
 
 **Example (SDXL):**
 ```
-1,0.5,0.5,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.7,0.7,0.7,1,1,1,1,1,1,1
+weight_mode: "Direct Input"
+lbw_input: "1,0.5,0.5,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.7,0.7,0.7,1,1,1,1,1,1,1"
 ```
 
 **Auto-adjustment:**
@@ -149,11 +165,39 @@ Custom weight specification.
 BASE, IN00-IN08 (9), MID (1), OUT00-OUT08 (9)
 ```
 
+| Index | Block | Role |
+|-------|-------|------|
+| 0 | BASE | Overall base |
+| 1-9 | INPUT (IN00-08) | Structure/composition |
+| 10 | MIDDLE (M00) | Intermediate features |
+| 11-19 | OUTPUT (OUT00-08) | Style/details |
+
+**Weight example:**
+```
+1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1
+BASE,IN00-08 (OFF),M00,OUT00-08 (ON)
+→ LoRA applied to OUTPUT blocks only (style focused)
+```
+
 ### **SD1.5 (17 elements)**
 ```
 BASE, IN01,IN02,IN04,IN05,IN07,IN08 (6), MID (1), OUT03-OUT11 (9)
 ```
 
+| Index | Block | Role |
+|-------|-------|------|
+| 0 | BASE | Overall base |
+| 1-6 | INPUT (IN01,02,04,05,07,08) | Structure/composition |
+| 7 | MIDDLE (M00) | Intermediate features |
+| 8-16 | OUTPUT (OUT03-11) | Style/details |
+
+**Weight example:**
+```
+1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
+BASE,IN (OFF),M00,OUT (ON)
+→ LoRA applied to OUTPUT blocks only (style focused)
+```
+
 ---
 
 ## Automatic Detection
@@ -165,13 +209,18 @@ The node automatically detects whether a LoRA is SD1.5 or SDXL by analyzing the
 - **SD1.5**: `output_blocks_0` to `output_blocks_11` (12 blocks)
 - **SDXL**: `output_blocks_0` to `output_blocks_8` (9 blocks)
 
+```
+SDXL detected  → 20-element weights are used
+SD1.5 detected → 17-element weights are used
+```
+
 **You don't need to specify the model type manually!** ✅
 
 ---
 
 ### **Weight Adjustment**
 
-If the number of weights doesn't match the detected LoRA type:
+If the number of weights doesn't match the detected LoRA type, it is adjusted automatically:
 
 **Example 1: Too few weights**
 ```
@@ -197,9 +246,34 @@ Detected: SDXL (requires 20)
 [Filtered Random LoRA Loader (LBW)]
   MODEL → [KSampler]
   CLIP → [CLIP Text Encode]
-  positive_text → [Show Text] (optional, for debugging)
+  lora_text → [Show Text] (optional, for debugging)
 ```
 
+**Steps:**
+
+1. **Place the node**
+   ```
+   [Filtered Random LoRA Loader (LBW)]
+   ```
+
+2. **Set the folder and keywords**
+   ```
+   lora_folder_path: "path/to/loras"
+   keyword_filter: "anime style"
+   num_loras: 1
+   ```
+
+3. **Choose the LBW mode**
+   ```
+   weight_mode: "Style Focused"
+   ```
+
+4. **Connect MODEL/CLIP**
+   ```
+   MODEL → [KSampler]
+   CLIP → [CLIP Text Encode]
+   ```
+
 ### **Parameters**
 
 #### **LoRA Settings**
@@ -212,10 +286,10 @@ Detected: SDXL (requires 20)
 
 #### **Keyword Filter**
 - `keyword_filter`: Space-separated keywords (e.g., `style anime` or `"anime style" red`)
-- `filter_mode`: AND / OR
+- `filter_mode`: AND / OR / OFF (OFF turns the filter off but keeps the keywords, v1.5.0)
 - `search_in_metadata`: Search in JSON/embedded metadata (slower)
 
-#### **LBW Settings** (New!)
+#### **LBW Settings**
 - `weight_mode`: Normal / 4 Presets / Random / Direct Input
 - `lbw_input`: Custom weights (only for Direct Input mode)
 
@@ -229,7 +303,7 @@ Detected: SDXL (requires 20)
 
 ### **LBW Syntax**
 
-When LBW is applied, the `positive_text` output includes LBW syntax:
+When LBW is applied, the `lora_text` output (`positive_text` before v1.4.0) includes LBW syntax:
 
 **Normal (All 1.0):**
 ```
@@ -241,7 +315,63 @@ When LBW is applied, the `positive_text` output includes LBW syntax:
 <lora:style_anime:0.8:0.8:lbw=1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1>
 ```
 
-**Note:** The LBW is applied internally to the MODEL. The syntax in `positive_text` is for reference/re-use with other nodes.
+**Note:** The LBW is applied internally to the MODEL. The syntax in `lora_text` is for reference/re-use with other nodes.
+
+### **Keyword Output (v1.5.0)**
+
+Outputs the keywords the selected LoRA actually matched, joined with `_` (last output). AND mode gives all keywords (`aaa bbb` → `aaa_bbb`); OR mode gives the one that matched (`aaa` or `bbb`). Spaces inside a phrase also become `_` (`"aaa bbb" ccc` → `aaa_bbb_ccc`). Empty when `filter_mode` is OFF. See [Keyword Output in README.md](README.md#keyword-output-v150) for details.
+
+---
+
+## Examples
+
+### **Example 1: Change the style only**
+
+```
+[Load Checkpoint] → [Filtered Random LoRA Loader (LBW)]
+                     weight_mode: "Style Focused"
+                     keyword_filter: "anime"
+                     ↓
+                     [KSampler]
+```
+
+**Result:** The composition stays the same; only the style becomes anime-like
+
+---
+
+### **Example 2: Staged application with multiple LoRAs**
+
+```
+[Load Checkpoint]
+  ↓
+[Filtered Random LoRA Loader (LBW)] (Structure/Composition Only)
+  keyword_filter: "pose"
+  ↓
+[Filtered Random LoRA Loader (LBW)] (Style Focused)
+  keyword_filter: "watercolor"
+  ↓
+[KSampler]
+```
+
+**Result:** Pose adjustment → watercolor style applied
+
+---
+
+### **Example 3: Character + style**
+
+```
+[Load Checkpoint]
+  ↓
+[Filtered Random LoRA Loader (LBW)] (Character Focused)
+  keyword_filter: "character_name"
+  ↓
+[Filtered Random LoRA Loader (LBW)] (Style Focused)
+  keyword_filter: "art_style"
+  ↓
+[KSampler]
+```
+
+**Result:** Character features preserved + style changed
 
 ---
 
@@ -252,9 +382,9 @@ When LBW is applied, the `positive_text` output includes LBW syntax:
 | LoRA Type | Recommended Preset | Why |
 |-----------|-------------------|-----|
 | Style/Art | Style Focused | OUTPUT blocks control style |
-| Character | Character Focused | Balanced IN+MID+OUT for features |
+| Character | Character Focused | Balanced IN+MID+OUT preserves features |
 | Pose/Composition | Structure/Composition Only | INPUT blocks control layout |
-| General | Balanced / Soft | Gentle, stackable effect |
+| General/fine adjustment | Balanced / Soft | Gentle, stackable effect |
 
 ---
 
@@ -268,7 +398,7 @@ The difference between presets is **more visible** with:
 The difference is **less visible** with:
 - ⚠️ Weak LoRAs (low model_strength)
 - ⚠️ Multiple LoRAs applied simultaneously
-- ⚠️ LoRAs with evenly distributed training
+- ⚠️ LoRAs whose training effect is spread evenly across blocks
 
 ---
 
@@ -280,11 +410,17 @@ Setting all weights to 0 completely disables the LoRA effect:
 ```
 This is equivalent to not applying the LoRA at all.
 
+**Weight guide:**
+- **0**: Completely off
+- **0.5**: Weaker
+- **1.0**: Standard
+- **1.5 or more**: Stronger (watch for over-application)
+
 ---
 
 ### **4. Serial Connection**
 
-For applying different LBW settings to different LoRAs:
+For applying different LBW settings to different LoRAs, connect nodes in series:
 ```
 [Filtered Random LoRA Loader (LBW)] (Style Focused)
   ↓
@@ -295,6 +431,24 @@ For applying different LBW settings to different LoRAs:
 
 All LoRAs within a single node instance use the same LBW setting.
 
+**Tips:**
+- **Structure → style** is the basic order
+- Strength can also be adjusted per node
+
+---
+
+### **5. Troubleshooting**
+
+**If there is no effect:**
+- Check that the weights aren't all 0
+- Check that the LoRA is loaded correctly
+- Check the console for the LBW application message
+
+**If the effect is too strong:**
+- Lower model_strength
+- Try the Balanced / Soft preset
+- Adjust the weights to 0.5–0.8
+
 ---
 
 ## Requirements
@@ -336,6 +490,82 @@ Supports the following formats (in priority order):
 
 The node automatically searches for preview files matching the LoRA filename.
 
+**File matching:**
+- Files that start with the LoRA filename (case-insensitive)
+- Example: matches for `style_anime.safetensors`:
+  - `style_anime.png` ✅
+  - `style_anime_preview.jpg` ✅
+  - `STYLE_ANIME.PNG` ✅
+
+---
+
+## Advanced: Custom Presets
+
+To create your own presets or change the existing ones, you can edit the source file directly.
+
+### **How to Edit**
+
+**File location:**
+```
+ComfyUI/custom_nodes/RandomLoRALoader/filtered_random_lora_loader_lbw.py
+```
+
+**Lines to edit:** 29–41 (`SDXL_PRESETS` for SDXL, `SD15_PRESETS` for SD1.5)
+
+### **Example 1: Add your own preset**
+
+```python
+SDXL_PRESETS = {
+    "Style Focused": "1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1",
+    "Character Focused": "1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1",
+    "Structure/Composition Only": "1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0",
+    "Balanced / Soft": "1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0",
+    # ↓ Your own preset
+    "My Custom Mix": "0.5,0.5,0.5,0.5,0,0,0,0,0,0,1,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.5,0.5,0.5,0.5"
+}
+```
+
+### **Example 2: Adjust an existing preset**
+
+```python
+SDXL_PRESETS = {
+    # Make Style Focused stronger
+    "Style Focused": "1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1.2,1.2,1.2,1.2,1.2,1.2,1.2,1.2,1.2",
+    
+    # Make Character Focused milder
+    "Character Focused": "0.8,0.8,0.8,0.8,0,0,0,0,0,0,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8,0.8",
+    ...
+}
+```
+
+### **Example 3: Rename presets**
+
+```python
+SDXL_PRESETS = {
+    "Style Only": "1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1",
+    "Character First": "1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1",
+    "Composition Only": "1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0",
+    ...
+}
+```
+
+### **Important Notes**
+
+⚠️ **Before editing:**
+- Make a backup of the original file
+- Watch the Python syntax (commas, quotes)
+
+⚠️ **Number of weights:**
+- SDXL presets: exactly 20 elements
+- SD1.5 presets: exactly 17 elements
+- Mismatched counts are auto-adjusted, but specifying them exactly is more reliable
+
+⚠️ **After editing:**
+- Fully restart ComfyUI to apply the changes
+- Check the console for syntax errors
+
+💡 **Tip:** If editing the file is a hassle, use the "Direct Input" mode!
+
 ---
 
 ## Disclaimer
@@ -377,7 +607,7 @@ MIT License
 
 ## Author
 
-Your Name
+konohana
 
 ---
 

README_LBW_ja.md

@@ -1,6 +1,6 @@
-# Filtered Random LoRA Loader (LBW) - 詳細ガイド
+# Filtered Random LoRA Loader (LBW)
 
-**LoRAブロックウェイト（LBW）対応版**
+**LoRAブロックウェイト（LBW）対応、SD1.5/SDXL自動検出付き**
 
 ![FilteredRandomLoRALoader(LBW)ワークフロー例](./images/lbw_final_single.webp)
 
@@ -8,53 +8,162 @@
 
 ## 概要
 
-Filtered Random LoRA Loader (LBW) は、LoRAブロックウェイト（LBW）機能を追加した高度なノードです。U-Netのどの部分にLoRAを適用するかを細かく制御できます。
+Filtered Random LoRA Loader (LBW) は、Filtered Random LoRA LoaderにLoRAブロックウェイト（LBW）機能を追加したノードです。U-Netのどの部分にLoRAを適用するかを細かく制御できます。
 
 ---
 
 ## 主な機能
 
-### **✅ LoRAブロックウェイト（LBW）対応**
+### **基本機能（Filtered Random LoRA Loaderと共通）**
-- U-Netのブロックごとに個別の強度を設定
+- ✅ 1つのフォルダからLoRAをランダム選択
-- 画風、キャラクター、構図などを分離制御
+- ✅ キーワードフィルタ（AND/OR/OFFモード）
+- ✅ マッチしたキーワードの出力（`keyword`、v1.5.0）
+- ✅ メタデータ検索（ファイル名または埋め込みメタデータ）
+- ✅ プレビュー画像（静止画・アニメーション画像・動画に対応）
+- ✅ トリガーワードの取得
+- ✅ ファイル名による重複除外
+- ✅ そのまま直列接続が可能
 
-### **✅ 自動SD1.5/SDXL検出**
+### **拡張機能（LBW）**
-- LoRAファイルを自動判定
+- ✅ **LoRAブロックウェイト（LBW）対応**：U-Netのブロックごとに個別の強度を設定し、画風・キャラクター・構図などを分離して制御
-- ウェイト数を自動調整
+- ✅ **SD1.5/SDXLの自動検出**
-
+- ✅ **4つのプリセットモード＋カスタム入力**
-### **✅ 4つのプリセットモード**
+- ✅ **ウェイト数の自動調整**
-- Style Focused（画風特化）
-- Character Focused（キャラ重視）
-- Structure/Composition Only（構造・構図のみ）
-- Balanced / Soft（バランス・穏やか）
-
-### **✅ カスタム入力**
-- Direct Inputモードで任意のウェイトを指定
-- Preset: Randomモードでランダムプリセット選択
 
 ---
 
-## LBWとは？
+## LoRAブロックウェイト（LBW）
 
-### **LoRAブロックウェイトの仕組み**
+### **LBWとは？**
 
-Stable DiffusionのU-Netは以下の3つの部分で構成されています:
+LoRAブロックウェイトを使うと、U-Netのどの部分にLoRAを効かせるかを制御できます。Stable DiffusionのU-Netは次の3つの部分で構成されています。
 
 ```
 INPUT blocks  → 構造、構図、レイアウト
    ↓
 MIDDLE block  → 全体的な特徴
    ↓
-OUTPUT blocks → 画風、ディテール、細部調整
+OUTPUT blocks → 画風、ディテール、細部の調整
 ```
 
-LBWを使うと、**各ブロックに異なるLoRA強度を設定**できます。
+ブロックごとにウェイトを調整することで、LoRAの効き方を細かく制御できます。
+
+---
+
+## ウェイトモード
+
+### **1. Normal (All 1.0)** - デフォルト
+すべてのブロックのウェイトが1.0（LBWを使わない通常のLoRA適用）です。
+
+---
+
+### **2. Style Focused（画風特化）**
+OUTPUTブロックのみを有効にします。
+
+**SDXL:** `1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1`  
+**SD1.5:** `1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1`
+
+**向いているもの:**
+- 画風LoRA（アニメ風、水彩風など）
+- スタイルLoRA、エフェクトLoRA
+- 見た目の雰囲気を変えたい場合
+
+**効果:**
+- ✅ 画風が強く変わる
+- ❌ 構図やキャラクターはほとんど変わらない（既存の構図を保ちたい場合に最適）
+
+---
+
+### **3. Character Focused（キャラ重視）**
+INPUT前半＋MIDDLE＋OUTPUTを有効にします。
+
+**SDXL:** `1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1`  
+**SD1.5:** `1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1`
+
+**向いているもの:**
+- キャラクターLoRA、人物LoRA
+- コンセプトLoRA
+- 顔や特徴を保ちたい場合
+
+**効果:**
+- ✅ キャラクターの特徴が強く出る
+- ✅ 全体的にバランスの取れた効き方
+
+---
+
+### **4. Structure/Composition Only（構造・構図のみ）**
+INPUT＋MIDDLEブロックのみを有効にします。
+
+**SDXL:** `1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0`  
+**SD1.5:** `1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0`
+
+**向いているもの:**
+- ポーズLoRA
+- 構図LoRA、レイアウトLoRA
+
+**効果:**
+- ✅ 構造やポーズが強く変わる
+- ❌ 画風はほとんど変わらない
+
+---
+
+### **5. Balanced / Soft（バランス・穏やか）**
+選んだブロックに穏やかに適用します。OUTPUT後半を弱めて過剰な効きを防ぎます。
+
+**SDXL:** `1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0`  
+**SD1.5:** `1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0`
+
+**向いているもの:**
+- 控えめに効かせたい場合、微調整
+- 複数のLoRAを併用するワークフロー
+- 汎用LoRA
+
+**効果:**
+- ✅ バランスの取れた穏やかな効き方で、自然な仕上がり
+- ✅ 複数のLoRAを重ねやすい
+
+---
+
+### **6. Preset: Random**
+上記4つのプリセットから、実行ごとに1つをランダムに選びます。
+
+```
+weight_mode: "Preset: Random"
+→ 実行ごとに4つのプリセットから1つ選択
+```
+
+**向いているもの:**
+- 試行錯誤
+- バリエーションの生成
+- ランダムな効果
+
+---
+
+### **7. Direct Input**
+ウェイトを直接指定します。
+
+**形式:**
+- SDXL: カンマ区切りで20個の値
+- SD1.5: カンマ区切りで17個の値
+
+**例（SDXL）:**
+```
+weight_mode: "Direct Input"
+lbw_input: "1,0.5,0.5,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.3,0.7,0.7,0.7,1,1,1,1,1,1,1"
+```
+
+**自動調整:**
+- 要素数が足りない場合：末尾を1.0で埋める
+- 要素数が多すぎる場合：末尾から切り詰める
 
 ---
 
 ## ブロック構造
 
 ### **SDXL（20要素）**
+```
+BASE, IN00-IN08 (9), MID (1), OUT00-OUT08 (9)
+```
 
 | インデックス | ブロック | 役割 |
 |------------|---------|------|
@@ -70,9 +179,10 @@ BASE,IN00-08 (OFF),M00,OUT00-08 (ON)
 → OUTPUTブロックのみLoRA適用（画風特化）
 ```
 
----
-
 ### **SD1.5（17要素）**
+```
+BASE, IN01,IN02,IN04,IN05,IN07,IN08 (6), MID (1), OUT03-OUT11 (9)
+```
 
 | インデックス | ブロック | 役割 |
 |------------|---------|------|
@@ -90,79 +200,56 @@ BASE,IN (OFF),M00,OUT (ON)
 
 ---
 
-## プリセット詳細
+## 自動検出
 
-### **1. Style Focused（画風特化）**
+### **LoRAタイプの検出**
 
-**SDXL:** `1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1`  
+ノードはモデル構造を解析して、LoRAがSD1.5用かSDXL用かを自動で判定します。
-**SD1.5:** `1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1`
 
-**特徴:**
+- **SD1.5**: `output_blocks_0`〜`output_blocks_11`（12ブロック）
-- OUTPUTブロックのみ有効
+- **SDXL**: `output_blocks_0`〜`output_blocks_8`（9ブロック）
-- 構図を変えず画風のみ適用
-- 既存の構図を保ちたい場合に最適
 
-**用途:**
+```
-- 画風LoRA（アニメ風、水彩風など）
+SDXL検出 → 20要素のウェイトを使用
-- スタイルLoRA
+SD1.5検出 → 17要素のウェイトを使用
-- エフェクトLoRA
+```
+
+**モデルの種類を手動で指定する必要はありません** ✅
 
 ---
 
-### **2. Character Focused（キャラ重視）**
+### **ウェイト数の自動調整**
 
-**SDXL:** `1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1`  
+入力したウェイトの数が、検出したLoRAタイプと合わない場合は自動で調整します。
-**SD1.5:** `1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1`
 
-**特徴:**
+**例1: 足りない場合**
-- INPUT前半 + MIDDLE + OUTPUT有効
+```
-- キャラクターの特徴を保持
+入力: 1,0,0（3要素）
-- バランスの取れた適用
+検出: SDXL（20要素必要）
+→ 自動調整: 1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
+```
 
-**用途:**
+**例2: 多すぎる場合**
-- キャラクターLoRA
+```
-- 人物LoRA
+入力: 1,0,0,...,0,0,0（25要素）
-- コンセプトLoRA
+検出: SDXL（20要素必要）
-
+→ 自動調整: 1,0,0,...,0,0,0（先頭20要素のみ）
----
+```
-
-### **3. Structure/Composition Only（構造・構図のみ）**
-
-**SDXL:** `1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0`  
-**SD1.5:** `1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0`
-
-**特徴:**
-- INPUT + MIDDLEブロックのみ有効
-- 画風を変えず構図のみ変更
-- ポーズや構図調整に最適
-
-**用途:**
-- ポーズLoRA
-- 構図LoRA
-- レイアウトLoRA
-
----
-
-### **4. Balanced / Soft（バランス・穏やか）**
-
-**SDXL:** `1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0`  
-**SD1.5:** `1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0`
-
-**特徴:**
-- 全体的に穏やかな適用
-- OUTPUT後半を弱めて過剰適用を防止
-- 自然な仕上がり
-
-**用途:**
-- 汎用LoRA
-- 微調整用
-- 複数LoRA併用時
 
 ---
 
 ## 使い方
 
-### **基本的な使い方**
+### **基本的なワークフロー**
+
+```
+[Filtered Random LoRA Loader (LBW)]
+  MODEL → [KSampler]
+  CLIP → [CLIP Text Encode]
+  lora_text → [Show Text]（任意、確認用）
+```
+
+**手順:**
 
 1. **ノードを配置**
    ```
@@ -176,8 +263,6 @@ BASE,IN (OFF),M00,OUT (ON)
    num_loras: 1
    ```
 
-   > フォルダスキャンの挙動（対象拡張子、シンボリックリンクの追跡、候補リストのソート）は他のノードと共通です。詳細は[README_ja.md の「フォルダスキャンについて」](README_ja.md#フォルダスキャンについて)を参照してください。
-
 3. **LBWモードを選択**
    ```
    weight_mode: "Style Focused"
@@ -189,33 +274,53 @@ BASE,IN (OFF),M00,OUT (ON)
    CLIP → [CLIP Text Encode]
    ```
 
----
+### **パラメータ**
 
-### **Direct Inputモード**
+#### **LoRA設定**
+- `lora_folder_path`: LoRAフォルダのパス
+- `num_loras`: 適用するLoRAの数（0〜20）
+- `model_strength`: MODELに対するLoRAの強度（例: "1.0" または "0.6-0.9"）
+- `clip_strength`: CLIPに対するLoRAの強度（例: "1.0" または "0.6-0.9"）
 
-カスタムウェイトを直接入力:
+> フォルダスキャンの挙動（対象拡張子、シンボリックリンクの追跡、候補リストのソート）は他のノードと共通です。詳細は[README_ja.md の「フォルダスキャンについて」](README_ja.md#フォルダスキャンについて)を参照してください。
 
-```
+#### **キーワードフィルタ**
-weight_mode: "Direct Input"
+- `keyword_filter`: スペース区切りのキーワード（例: `style anime` や `"anime style" red`）
-lbw_input: "1,0.5,0.5,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0.5,0.5,0.5,0.5"
+- `filter_mode`: AND / OR / OFF（OFFはキーワードを残したままフィルタを無効にする、v1.5.0）
-```
+- `search_in_metadata`: JSONや埋め込みメタデータも検索対象にする（遅くなります）
 
-**ルール:**
+#### **LBW設定**
-- カンマ区切り
+- `weight_mode`: Normal / 4つのプリセット / Random / Direct Input
-- SDXL: 20要素、SD1.5: 17要素
+- `lbw_input`: カスタムウェイト（Direct Inputモードのみ）
-- 要素数が合わない場合は自動調整
+
+#### **その他**
+- `trigger_word_source`: トリガーワードの取得方法
+- `seed`: ランダムシード
 
 ---
 
-### **Preset: Randomモード**
+## 出力形式
 
-毎回異なるプリセットをランダム選択:
+### **LBW構文**
 
+LBWを適用した場合、`lora_text`出力（v1.4.0より前は`positive_text`）にLBW構文が含まれます。
+
+**Normal (All 1.0):**
 ```
-weight_mode: "Preset: Random"
+<lora:style_anime:0.8:0.8>
-→ 実行ごとに4つのプリセットから1つ選択
 ```
 
+**LBW適用時（Style Focused、SDXL）:**
+```
+<lora:style_anime:0.8:0.8:lbw=1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1>
+```
+
+**注:** LBWはノード内部でMODELに適用済みです。`lora_text`の構文は、記録や他のノードでの再利用のためのものです。
+
+### **keyword出力（v1.5.0）**
+
+選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワードを`_`で連結して出力します（出力の末尾）。ANDモードは全キーワード（`aaa bbb` → `aaa_bbb`）、ORモードはマッチしたもの（`aaa`または`bbb`）です。フレーズ内のスペースも`_`になります（`"aaa bbb" ccc` → `aaa_bbb_ccc`）。`filter_mode`がOFFのときは空です。詳細は[README_ja.md の「keyword出力」](README_ja.md#keyword出力v150)を参照してください。
+
 ---
 
 ## 使用例
@@ -274,74 +379,75 @@ weight_mode: "Preset: Random"
 
 ### **1. プリセット選択ガイド**
 
-| LoRAタイプ | 推奨プリセット |
+| LoRAタイプ | 推奨プリセット | 理由 |
-|-----------|--------------|
+|-----------|--------------|------|
-| 画風・スタイル | Style Focused |
+| 画風・スタイル | Style Focused | OUTPUTブロックが画風を担うため |
-| キャラクター | Character Focused |
+| キャラクター | Character Focused | IN＋MID＋OUTのバランスで特徴を保つため |
-| ポーズ・構図 | Structure/Composition Only |
+| ポーズ・構図 | Structure/Composition Only | INPUTブロックがレイアウトを担うため |
-| 汎用・微調整 | Balanced / Soft |
+| 汎用・微調整 | Balanced / Soft | 穏やかで重ねやすいため |
 
 ---
 
-### **2. 直列接続のコツ**
+### **2. 効果の見え方**
 
-- **構造 → 画風の順**が基本
+プリセットごとの違いが**見えやすい**条件:
-- 各ノードで異なるLBW設定可能
+- ✅ 強めのLoRA（model_strengthが高い）
-- 強度も個別に調整可能
+- ✅ 1つだけ適用（num_loras=1）
+- ✅ 画風・コンセプト系のLoRA
+
+違いが**見えにくい**条件:
+- ⚠️ 弱めのLoRA（model_strengthが低い）
+- ⚠️ 複数のLoRAを同時に適用
+- ⚠️ 学習の効き方がブロック全体に均等に分散しているLoRA
 
 ---
 
-### **3. ウェイト調整のコツ**
+### **3. ウェイト0 = 効果なし**
 
+すべてのウェイトを0にすると、LoRAの効果は完全に無効になります。
+```
+0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
+```
+これはLoRAを適用しないのと同じです。
+
+**ウェイト調整の目安:**
 - **0**: 完全無効
 - **0.5**: 弱め
 - **1.0**: 標準
-- **1.5以上**: 強め（過剰に注意）
+- **1.5以上**: 強め（効きすぎに注意）
 
 ---
 
-### **4. トラブルシューティング**
+### **4. 直列接続**
+
+LoRAごとに異なるLBW設定を使いたい場合は、ノードを直列に接続します。
+```
+[Filtered Random LoRA Loader (LBW)] (Style Focused)
+  ↓
+[Filtered Random LoRA Loader (LBW)] (Character Focused)
+  ↓
+[KSampler]
+```
+
+1つのノード内で選ばれたLoRAは、すべて同じLBW設定で適用されます。
+
+**コツ:**
+- **構造 → 画風の順**が基本
+- 強度もノードごとに個別に調整可能
+
+---
+
+### **5. トラブルシューティング**
 
 **効果が出ない場合:**
-- すべて0になっていないか確認
+- ウェイトがすべて0になっていないか確認
 - LoRAが正しく読み込まれているか確認
-- コンソールでLBW適用メッセージを確認
+- コンソールでLBW適用のメッセージを確認
 
 **効果が強すぎる場合:**
 - model_strengthを下げる
 - Balanced / Softプリセットを試す
-- ウェイトを0.5～0.8に調整
+- ウェイトを0.5〜0.8に調整
-
----
-
-## 自動検出
-
-### **SD1.5 / SDXL自動判定**
-
-ノードは自動的にLoRAタイプを検出:
-
-```
-SDXL検出 → 20要素ウェイト使用
-SD1.5検出 → 17要素ウェイト使用
-```
-
-**ユーザーは何も設定不要** ✨
-
----
-
-### **ウェイト数自動調整**
-
-入力したウェイト数が合わない場合、自動調整:
-
-```
-入力: 15要素（不足）
-検出: SDXL（20要素必要）
-→ 末尾に1.0を5個追加
-
-入力: 25要素（過剰）
-検出: SDXL（20要素必要）
-→ 末尾から5個カット
-```
 
 ---
 
@@ -353,7 +459,7 @@ SD1.5検出 → 17要素ウェイト使用
 - ✅ **対応:** Stable Diffusion 1.5、Stable Diffusion XL（SDXL）
 - ❌ **非対応:** Flux、SD3、SDXL Turbo、Pony、その他のアーキテクチャ
 
-LBW機能は、SD1.5/SDXLのU-Netアーキテクチャ専用に設計されています。他のモデルタイプではLBWが正常に動作しません。
+LBW機能は、SD1.5/SDXLのU-Netアーキテクチャ専用に設計されています。他のモデルタイプでは正常に動作しません。
 
 ---
 
@@ -363,27 +469,29 @@ LBW機能は、SD1.5/SDXLのU-Netアーキテクチャ専用に設計されて
 - torch（ComfyUIに含まれる）
 
 ### **⚠️ オプション: 動画プレビュー**
-**動画ファイルプレビュー（.mp4, .webm, .avi, .mov）にはopencv-pythonが必須です:**
+**動画ファイルのプレビュー（.mp4, .webm, .avi, .mov）にはopencv-pythonが必要です:**
 ```bash
 pip install opencv-python
 ```
 
 **opencv-pythonなしの場合:**
-- ✅ 静止画/アニメ画像は動作
+- ✅ 静止画・アニメーション画像は動作
 - ❌ 動画ファイルは黒画面
 
 ---
 
 ## プレビュー画像
 
-以下の形式に対応（優先順位順）:
+以下の形式に対応しています（優先順位順）。
 
-1. **静止画像**（.png, .jpg, .jpeg） - 常に動作
+1. **静止画像**（.png, .jpg, .jpeg）
-2. **アニメ画像**（.gif, .webp） - 1フレーム目、常に動作
+2. **アニメーション画像**（.gif, .webp） - 1フレーム目
-3. **動画ファイル**（.mp4, .webm, .avi, .mov） - 1フレーム目、opencv-python必要
+3. **動画ファイル**（.mp4, .webm, .avi, .mov） - 1フレーム目（opencv-pythonが必要）
+
+LoRAのファイル名に一致するプレビューファイルを自動で探します。
 
 **ファイルマッチング:**
-- LoRAファイル名で始まるファイル（大文字小文字無視）
+- LoRAファイル名で始まるファイル（大文字小文字は区別しない）
 - 例: `style_anime.safetensors` にマッチ:
   - `style_anime.png` ✅
   - `style_anime_preview.jpg` ✅
@@ -402,7 +510,7 @@ pip install opencv-python
 ComfyUI/custom_nodes/RandomLoRALoader/filtered_random_lora_loader_lbw.py
 ```
 
-**編集箇所:** 29～41行目
+**編集箇所:** 29〜41行目（SDXL用が`SDXL_PRESETS`、SD1.5用が`SD15_PRESETS`）
 
 ### **例1: 独自プリセット追加**
 
@@ -450,30 +558,40 @@ SDXL_PRESETS = {
 ⚠️ **ウェイト数:**
 - SDXLプリセット: 必ず20要素
 - SD1.5プリセット: 必ず17要素
-- 要素数が合わない場合は自動調整されますが、正確に指定する方が良いです
+- 要素数が合わない場合は自動調整されますが、正確に指定する方が確実です
 
 ⚠️ **編集後:**
 - ComfyUIを完全に再起動して変更を適用
-- コンソールで構文エラーを確認
+- コンソールで構文エラーが出ていないか確認
 
-💡 **ヒント:** ファイル編集が面倒な場合は、「Direct Input」モードを使ってください！
+💡 **ヒント:** ファイル編集が面倒な場合は「Direct Input」モードを使ってください！
+
+---
+
+## 免責事項
+
+- 技術サポートは提供しません
+- 動作の保証はありません
+- 今後のComfyUIのアップデートとの互換性は保証しません
+- バグ報告や機能要望に対応できない場合があります
+- 自己責任でご利用ください
 
 ---
 
 ## 更新履歴
 
 ### v1.2.0（2026-01-13）
-- ✅ LoRAブロックウェイト（LBW）対応追加
+- ✅ LoRAブロックウェイト（LBW）対応を追加
-- ✅ SD1.5/SDXL自動検出
+- ✅ SD1.5/SDXLの自動検出
 - ✅ 4つのプリセットモード＋カスタム入力
-- ✅ ウェイト数自動調整
+- ✅ ウェイト数の自動調整
 - ✅ 動画プレビュー対応（.mp4, .webm等）
 
 ### v1.1.0（2026-01-04）
-- ✅ Filtered Random LoRA Loader追加
+- ✅ Filtered Random LoRA Loaderを追加
-- ✅ キーワードフィルタリング（AND/ORモード）
+- ✅ キーワードフィルタ（AND/ORモード）
-- ✅ メタデータ検索対応
+- ✅ メタデータ検索に対応
-- ✅ プレビュー画像表示
+- ✅ プレビュー画像の表示
 
 ### v1.0.0（2025-12-30）
 - ✅ 初回リリース
@@ -489,7 +607,7 @@ MIT License
 
 ## 作者
 
-Your Name
+konohana
 
 ---
 

README_ja.md

@@ -78,7 +78,7 @@ LoRAブロックウェイト（LBW）対応の高度なノード。精密な効
   - `json_sample_prompt`: 作例プロンプトをランダムに取得
   - `metadata`: 埋め込みメタデータから直接読み込み
 - **作例プロンプト最適化**: LoRA構文を自動除去し、ノード設定の強度を適用
-- **デュアルテキスト出力**: positive_textとnegative_textを分離出力
+- **テキスト出力**: `positive_text` / `negative_text`に加え、LoRA構文付きの`lora_text`（v1.4.0）
 - **ComfyUI標準シード制御**: 固定/ランダム/増分/減分に対応
 - **Wildcard Encode統合**: Wildcard Encode（Inspire）とシームレスに連携
 - **LoRA構文自動除去**: additional_prompt内のLoRA構文を自動削除
@@ -88,9 +88,10 @@ LoRAブロックウェイト（LBW）対応の高度なノード。精密な効
 ### Filteredノード（Filtered & LBW）
 
 - **キーワードフィルタリング**: スペース区切りキーワード、フレーズ対応
-- **AND/ORモード**: 柔軟なフィルタリングロジック
+- **AND/OR/OFFモード**: 柔軟なフィルタリングロジック（OFFはv1.5.0）
 - **メタデータ検索**: ファイル名または埋め込みメタデータから検索
 - **高速キャッシング**: 初回読み込み後は即座にアクセス
+- **keyword出力**: 選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワードを出力（v1.5.0）
 
 ### LBWノード限定 🆕
 
@@ -176,6 +177,7 @@ rmdir /s RandomLoRALoader
    - `MODEL` / `CLIP`: KSamplerに接続
    - `positive` / `negative`: Set ConditioningまたはKSamplerに接続
    - `positive_text` / `negative_text`: Show Textに接続して確認（推奨）
+   - `lora_text`: Show Textやプロンプト・メタデータ保存系のノードに接続して、選ばれたLoRAを記録
 
 ### Wildcard Encode連携（推奨）
 
@@ -508,23 +510,34 @@ JSONメタデータから作例プロンプトを取得。
 | `CLIP` | CLIP | LoRA適用済みCLIP |
 | `positive` | CONDITIONING | ポジティブコンディショニング（LoRA構文除去） |
 | `negative` | CONDITIONING | ネガティブコンディショニング |
-| `positive_text` | STRING | LoRA構文付き完全ポジティブプロンプトテキスト |
+| `positive_text` | STRING | LoRA構文を**含まない**ポジティブプロンプトテキスト。`positive`にエンコードされる内容そのもの（v1.4.0） |
 | `negative_text` | STRING | 完全ネガティブプロンプトテキスト |
 | `preview` | IMAGE | 選択されたLoRAのプレビュー画像バッチ（v1.1.0） |
+| `lora_text` | STRING | LoRA構文を**含む**ポジティブプロンプトテキスト（旧`positive_text`の内容、v1.4.0） |
+| `keyword` | STRING | **Filteredノードのみ**。選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワード（v1.5.0）。[keyword出力](#keyword出力v150)を参照 |
+
+> ⚠️ **v1.4.0での出力の変更**
+>
+> `positive_text`は`<lora:...>`を含まなくなりました。以前の内容は新しい出力`lora_text`（末尾に追加）から出ます。他の出力は位置も型も変わっていないので、既存の接続はそのまま使えます。
+>
+> - `positive_text`をテキストエンコーダーに繋いでいた場合：つなぎ直しは不要です。`<lora:...>`が文字として読まれなくなります
+> - `positive_text`をLoRA構文の記録（プロンプトの保存やメタデータ）に使っていた場合：`lora_text`につなぎ直してください
+>
+> あわせてFilteredノードでも、3フォルダ版と同様に、構文を除去した跡に残る`, ,`や前後のカンマを整理してからエンコードするようにしました。エンコードされる内容が変わるため、**同じシードでも以前のバージョンと生成結果が変わる場合があります**。以前と同じ結果が必要な場合は、以前のバージョンをお使いください。
 
 ### テキスト出力形式
 
-**positive_text例:**
+**lora_text例:**
 ```
 <lora:style_anime:0.8:0.8>, <lora:character_alice:1.0:1.0>, anime style, alice, blonde hair, 1girl, beautiful
 ```
 
-**LBWノードのpositive_text例:**
+**LBWノードのlora_text例:**
 ```
 <lora:style_anime:0.8:0.8:lbw=1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1>, anime style, 1girl, beautiful
 ```
 
-**positive（CONDITIONING）内容:**
+**positive_text / positive（CONDITIONING）内容:**
 ```
 anime style, alice, blonde hair, 1girl, beautiful
 （クリーンなプロンプトのためLoRA構文除去）
@@ -555,7 +568,7 @@ anime style, alice, blonde hair, 1girl, beautiful
 ### 主な機能
 
 - **キーワードフィルタリング**: スペース区切りキーワードでLoRAを絞り込み
-- **AND/ORモード**: 柔軟なフィルタリングロジック
+- **AND/OR/OFFモード**: 柔軟なフィルタリングロジック（OFFはv1.5.0）
 - **フレーズマッチング**: 引用符で完全一致フレーズ
 - **メタデータ検索**: ファイル名または埋め込みメタデータから検索
 - **高速キャッシング**: 初回検索後は即座にアクセス
@@ -567,7 +580,7 @@ anime style, alice, blonde hair, 1girl, beautiful
 |-----------|------|-----------|
 | `lora_folder_path` | LoRAフォルダパス | (空) |
 | `keyword_filter` | スペース区切りキーワードまたは引用符フレーズ | (空) |
-| `filter_mode` | `AND` / `OR` | `AND` |
+| `filter_mode` | `AND` / `OR` / `OFF` | `AND` |
 | `search_in_metadata` | JSON/埋め込みメタデータから検索 | `false` |
 | `num_loras` | 選択するLoRA数 | `1` |
 | `model_strength` | MODEL強度（固定または範囲） | `"1.0"` |
@@ -590,6 +603,14 @@ keyword_filter: "anime realistic"
 → "anime"または"realistic"を含むファイルにマッチ
 ```
 
+**OFFモード（v1.5.0）:**
+```
+filter_mode: OFF
+keyword_filter: "anime realistic"
+→ フィルタを使わず、フォルダ内の全LoRAから選択
+→ 入力したキーワードは残るので、消さずに一時的にフィルタを切れる
+```
+
 **フレーズマッチング:**
 ```
 keyword_filter: '"anime style" detailed'
@@ -602,6 +623,28 @@ keyword_filter: '"anime style" "detailed eyes" red'
 → "anime style"と"detailed eyes"と"red"を含む必要
 ```
 
+### keyword出力（v1.5.0）
+
+選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワードを、`_`で連結したテキストで出力します。LBWノードも同じです。
+
+| `keyword_filter` | `filter_mode` | 選ばれたLoRA（ファイル名） | `keyword`出力 |
+|---|---|---|---|
+| `aaa bbb` | AND | `aaa_bbb_xxx` | `aaa_bbb` |
+| `aaa bbb` | OR | `aaa_xxx` | `aaa` |
+| `aaa bbb` | OR | `bbb_xxx` | `bbb` |
+| `"aaa bbb"` | AND / OR | `aaa bbb xxx` | `aaa_bbb` |
+| `"aaa bbb" ccc` | AND | `aaa bbb ccc` | `aaa_bbb_ccc` |
+| （空欄） | AND / OR | どれでも | （空） |
+| （何でも） | OFF | どれでも | （空） |
+
+- フレーズ内のスペースも`_`になります
+- ORモードで、選ばれたLoRAが複数のキーワードを含む場合や、`num_loras`が2以上の場合は、マッチしたキーワードをすべて入力順に連結します（例：`aaa_bbb`）
+- 大文字小文字は入力どおりに出力します（マッチの判定自体は区別しません）
+- `search_in_metadata`がONの場合は、メタデータ側でマッチしたキーワードも含まれます
+- `filter_mode`がOFFのとき、`keyword_filter`が空欄のとき、条件に合うLoRAがなかったとき、`num_loras`が0のときは空文字です
+
+`keyword`は出力の末尾（9番目）に追加したので、既存のワークフローの接続はそのまま使えます。
+
 ### メタデータ検索
 
 **ファイル名検索（デフォルト）:**

filtered_random_lora_loader.py

@@ -79,7 +79,9 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
                     "multiline": False,
                     "placeholder": "Keywords (space-separated, e.g., 'style anime' or \"anime style\" red)"
                 }),
-                "filter_mode": (["AND", "OR"], {
+                # OFF（v1.5.0）: キーワードを残したままフィルタだけ無効にする。末尾に追加。
+                # 保存済みワークフローは値（"AND"/"OR"）で保存されているので影響なし
+                "filter_mode": (["AND", "OR", "OFF"], {
                     "default": "AND"
                 }),
                 "search_in_metadata": ("BOOLEAN", {
@@ -120,8 +122,16 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
             }
         }
     
-    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE")
+    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE", "STRING", "STRING")
-    RETURN_NAMES = ("MODEL", "CLIP", "positive_text", "negative_text", "positive", "negative", "preview")
+    # 0〜6番はv1.4.0以前と位置・型とも同じ（保存済みワークフローは出力を番号で接続するため）。
+    # v1.4.0での変更:
+    #   positive_text (2番) … <lora:...> を含まない。positive (CONDITIONING) にエンコード
+    #                         される文字列そのもの
+    #   lora_text     (7番) … 以前の positive_text の内容（<lora:...> 付き）。記録用
+    # v1.5.0での追加:
+    #   keyword       (8番) … 選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワードを "_" で連結したもの
+    #                         （_build_keyword_text 参照）。新しいピンは常に末尾に足す
+    RETURN_NAMES = ("MODEL", "CLIP", "positive_text", "negative_text", "positive", "negative", "preview", "lora_text", "keyword")
     FUNCTION = "load_loras"
     CATEGORY = "loaders"
     
@@ -264,8 +274,14 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
         # プレビュー画像バッチ生成
         preview_batch = self._generate_preview_batch(preview_images)
         
+        # keyword 出力（選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワード）
+        keyword_text = self._build_keyword_text(selected_loras, keyword_filter, filter_mode, search_in_metadata)
+        if keyword_text:
+            print(f"[FilteredRandomLoRALoader] Matched keyword: {keyword_text}")
+        
         return self._generate_outputs(model, clip, final_positive, final_negative,
-                                     token_normalization, weight_interpretation, preview_batch)
+                                     token_normalization, weight_interpretation, preview_batch,
+                                     keyword_text)
     
     def _find_lora_files(self, folder_path, include_subfolders):
         """フォルダ内のLoRAファイルを検索"""
@@ -307,31 +323,69 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
         # ソートすることでシード指定が環境をまたいで再現するようになる。
         return sorted(lora_files)
     
-    def _parse_keywords(self, keyword_filter):
+    def _split_keywords(self, keyword_filter):
         """
-        キーワードをパース（スペース区切り、"..."でフレーズ対応）
+        キーワードを入力どおりの大文字小文字で分割（スペース区切り、"..."でフレーズ対応）
         
         例:
-          "anime style" → ["anime", "style"]
+          anime style → ["anime", "style"]
           "anime style" red → ["anime style", "red"]
           "anime style" "vibrant colors" → ["anime style", "vibrant colors"]
         """
         if not keyword_filter.strip():
             return []
         
-        import re
-        
         # ダブルクォート内のフレーズを抽出
         pattern = r'"([^"]+)"|(\S+)'
         matches = re.findall(pattern, keyword_filter)
         
         # (quoted, unquoted) のタプルから値を取得
-        keywords = [m[0] if m[0] else m[1] for m in matches]
+        return [m[0] if m[0] else m[1] for m in matches if m[0] or m[1]]
     
-        # 小文字化
+    def _parse_keywords(self, keyword_filter):
-        keywords = [kw.lower() for kw in keywords if kw]
+        """フィルタ用のキーワード（大文字小文字を区別しないので小文字化）"""
+        return [kw.lower() for kw in self._split_keywords(keyword_filter)]
     
-        return keywords
+    def _build_keyword_text(self, selected_loras, keyword_filter, filter_mode, search_in_metadata):
+        """
+        keyword 出力用の文字列。選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワードを返す
+        
+        キーワードは入力順・重複なしで "_" 連結。フレーズ内のスペースも "_" にする
+        （"aaa bbb" → aaa_bbb）。大文字小文字は入力のまま。マッチ判定の対象は
+        _filter_lora_files と同じ（ファイル名、search_in_metadata がONならメタデータも）。
+        
+          AND: 選ばれたLoRAは全キーワードにマッチしているので全部出る
+               （aaa bbb → aaa_bbb、"aaa bbb" ccc → aaa_bbb_ccc）
+          OR : ヒットしたものだけ出る（aaa または bbb）。1つのLoRAが両方を含めば
+               aaa_bbb、num_loras が2以上なら選ばれた全LoRAのヒットをまとめる
+        filter_mode が OFF、keyword_filter が空、LoRAが1つも選ばれなかった場合は空文字。
+        """
+        if filter_mode == "OFF":
+            return ""
+        keywords = self._split_keywords(keyword_filter)
+        if not keywords or not selected_loras:
+            return ""
+        
+        targets = []
+        for lora_path in dict.fromkeys(selected_loras):
+            target = os.path.splitext(os.path.basename(lora_path))[0].lower()
+            if search_in_metadata:
+                metadata_keywords = self._get_metadata_keywords(lora_path)
+                if metadata_keywords:
+                    target = f"{target} {metadata_keywords}"
+            targets.append(target)
+        
+        hits, seen = [], set()
+        for kw in keywords:
+            key = kw.lower()
+            if key in seen:
+                continue
+            seen.add(key)
+            if any(key in t for t in targets):
+                label = re.sub(r"\s+", "_", kw.strip())
+                if label:
+                    hits.append(label)
+        return "_".join(hits)
     
     def _unique_by_filename(self, lora_files):
         """
@@ -366,7 +420,7 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
     
     def _filter_lora_files(self, lora_files, keyword_filter, filter_mode="OR", search_in_metadata=False):
         """キーワードでLoRAファイルをフィルタリング"""
-        if not keyword_filter.strip():
+        if filter_mode == "OFF" or not keyword_filter.strip():
             return lora_files  # フィルタなし = 全ファイル
         
         # キーワードをパース（スペース区切り、"..."でフレーズ対応）
@@ -678,8 +732,13 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
     
     def _remove_lora_syntax(self, text):
         """プロンプトからLoRA構文を削除"""
-        pattern = r'<lora:[^>]+>'
+        if not text:
-        return re.sub(pattern, '', text)
+            return text
+        text = re.sub(r'<lora:[^>]+>', '', text)
+        # v1.4.0: 構文を消した跡に残る ", ," を詰める（以前はそのままエンコードしていた）。
+        # positive_text 出力として表に出るようになったため、3フォルダ版と同じ後処理に揃えた
+        text = re.sub(r',(\s*,)+', ',', text)
+        return text.strip().strip(',').strip()
     
     def _load_preview_image_as_tensor(self, lora_path):
         """
@@ -995,15 +1054,16 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
         return preview_batch
     
     def _generate_outputs(self, model, clip, final_positive, final_negative,
-                         token_normalization, weight_interpretation, preview_batch):
+                         token_normalization, weight_interpretation, preview_batch,
+                         keyword_text=""):
         """CONDITIONING生成と出力"""
+        # LoRA構文を削除してクリーンなプロンプトにする。clean_positive は positive_text
+        # 出力にもなるので、エラー時の戻り値でも使えるよう try の外で作る
+        clean_positive = self._remove_lora_syntax(final_positive) if final_positive else ""
+        clean_negative = self._remove_lora_syntax(final_negative) if final_negative else ""
         try:
             from nodes import CLIPTextEncode
             
-            # LoRA構文を削除してクリーンなプロンプトにする
-            clean_positive = self._remove_lora_syntax(final_positive) if final_positive else ""
-            clean_negative = self._remove_lora_syntax(final_negative) if final_negative else ""
-            
             # CONDITIONING生成
             positive_conditioning = CLIPTextEncode().encode(
                 clip=clip,
@@ -1015,8 +1075,10 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
                 text=clean_negative
             )[0]
             
-            return (model, clip, final_positive, final_negative, 
+            # positive_text = エンコードした文字列そのもの / lora_text = <lora:...> 付き（旧 positive_text）
-                   positive_conditioning, negative_conditioning, preview_batch)
+            return (model, clip, clean_positive, final_negative,
+                    positive_conditioning, negative_conditioning, preview_batch, final_positive,
+                    keyword_text)
         except Exception as e:
             print(f"[FilteredRandomLoRALoader] Error generating outputs: {e}")
             # エラー時は黒画像
@@ -1025,7 +1087,8 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
                 black_image = torch.zeros((1, 1240, 1240, 3), dtype=torch.float32)
             except:
                 black_image = None
-            return (model, clip, final_positive, final_negative, None, None, black_image)
+            return (model, clip, clean_positive, final_negative, None, None, black_image, final_positive,
+                    keyword_text)
 
 
 NODE_CLASS_MAPPINGS = {

filtered_random_lora_loader_lbw.py

@@ -98,7 +98,9 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
                     "multiline": False,
                     "placeholder": "Keywords (space-separated, e.g., 'style anime' or \"anime style\" red)"
                 }),
-                "filter_mode": (["AND", "OR"], {
+                # OFF（v1.5.0）: キーワードを残したままフィルタだけ無効にする。末尾に追加。
+                # 保存済みワークフローは値（"AND"/"OR"）で保存されているので影響なし
+                "filter_mode": (["AND", "OR", "OFF"], {
                     "default": "AND"
                 }),
                 "search_in_metadata": ("BOOLEAN", {
@@ -157,8 +159,16 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
             }
         }
     
-    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE")
+    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE", "STRING", "STRING")
-    RETURN_NAMES = ("MODEL", "CLIP", "positive_text", "negative_text", "positive", "negative", "preview")
+    # 0〜6番はv1.4.0以前と位置・型とも同じ（保存済みワークフローは出力を番号で接続するため）。
+    # v1.4.0での変更:
+    #   positive_text (2番) … <lora:...> を含まない。positive (CONDITIONING) にエンコード
+    #                         される文字列そのもの
+    #   lora_text     (7番) … 以前の positive_text の内容（<lora:...> 付き）。記録用
+    # v1.5.0での追加:
+    #   keyword       (8番) … 選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワードを "_" で連結したもの
+    #                         （_build_keyword_text 参照）。新しいピンは常に末尾に足す
+    RETURN_NAMES = ("MODEL", "CLIP", "positive_text", "negative_text", "positive", "negative", "preview", "lora_text", "keyword")
     FUNCTION = "load_loras"
     CATEGORY = "loaders"
     
@@ -310,8 +320,14 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
         # プレビュー画像バッチ生成
         preview_batch = self._generate_preview_batch(preview_images)
         
+        # keyword 出力（選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワード）
+        keyword_text = self._build_keyword_text(selected_loras, keyword_filter, filter_mode, search_in_metadata)
+        if keyword_text:
+            print(f"[FilteredRandomLoRALoaderLBW] Matched keyword: {keyword_text}")
+        
         return self._generate_outputs(model, clip, final_positive, final_negative,
-                                     token_normalization, weight_interpretation, preview_batch)
+                                     token_normalization, weight_interpretation, preview_batch,
+                                     keyword_text)
     
     def _find_lora_files(self, folder_path, include_subfolders):
         """フォルダ内のLoRAファイルを検索"""
@@ -353,31 +369,69 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
         # ソートすることでシード指定が環境をまたいで再現するようになる。
         return sorted(lora_files)
     
-    def _parse_keywords(self, keyword_filter):
+    def _split_keywords(self, keyword_filter):
         """
-        キーワードをパース（スペース区切り、"..."でフレーズ対応）
+        キーワードを入力どおりの大文字小文字で分割（スペース区切り、"..."でフレーズ対応）
         
         例:
-          "anime style" → ["anime", "style"]
+          anime style → ["anime", "style"]
           "anime style" red → ["anime style", "red"]
           "anime style" "vibrant colors" → ["anime style", "vibrant colors"]
         """
         if not keyword_filter.strip():
             return []
         
-        import re
-        
         # ダブルクォート内のフレーズを抽出
         pattern = r'"([^"]+)"|(\S+)'
         matches = re.findall(pattern, keyword_filter)
         
         # (quoted, unquoted) のタプルから値を取得
-        keywords = [m[0] if m[0] else m[1] for m in matches]
+        return [m[0] if m[0] else m[1] for m in matches if m[0] or m[1]]
     
-        # 小文字化
+    def _parse_keywords(self, keyword_filter):
-        keywords = [kw.lower() for kw in keywords if kw]
+        """フィルタ用のキーワード（大文字小文字を区別しないので小文字化）"""
+        return [kw.lower() for kw in self._split_keywords(keyword_filter)]
     
-        return keywords
+    def _build_keyword_text(self, selected_loras, keyword_filter, filter_mode, search_in_metadata):
+        """
+        keyword 出力用の文字列。選ばれたLoRAが実際にマッチしたキーワードを返す
+        
+        キーワードは入力順・重複なしで "_" 連結。フレーズ内のスペースも "_" にする
+        （"aaa bbb" → aaa_bbb）。大文字小文字は入力のまま。マッチ判定の対象は
+        _filter_lora_files と同じ（ファイル名、search_in_metadata がONならメタデータも）。
+        
+          AND: 選ばれたLoRAは全キーワードにマッチしているので全部出る
+               （aaa bbb → aaa_bbb、"aaa bbb" ccc → aaa_bbb_ccc）
+          OR : ヒットしたものだけ出る（aaa または bbb）。1つのLoRAが両方を含めば
+               aaa_bbb、num_loras が2以上なら選ばれた全LoRAのヒットをまとめる
+        filter_mode が OFF、keyword_filter が空、LoRAが1つも選ばれなかった場合は空文字。
+        """
+        if filter_mode == "OFF":
+            return ""
+        keywords = self._split_keywords(keyword_filter)
+        if not keywords or not selected_loras:
+            return ""
+        
+        targets = []
+        for lora_path in dict.fromkeys(selected_loras):
+            target = os.path.splitext(os.path.basename(lora_path))[0].lower()
+            if search_in_metadata:
+                metadata_keywords = self._get_metadata_keywords(lora_path)
+                if metadata_keywords:
+                    target = f"{target} {metadata_keywords}"
+            targets.append(target)
+        
+        hits, seen = [], set()
+        for kw in keywords:
+            key = kw.lower()
+            if key in seen:
+                continue
+            seen.add(key)
+            if any(key in t for t in targets):
+                label = re.sub(r"\s+", "_", kw.strip())
+                if label:
+                    hits.append(label)
+        return "_".join(hits)
     
     def _unique_by_filename(self, lora_files):
         """
@@ -412,7 +466,7 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
     
     def _filter_lora_files(self, lora_files, keyword_filter, filter_mode="OR", search_in_metadata=False):
         """キーワードでLoRAファイルをフィルタリング"""
-        if not keyword_filter.strip():
+        if filter_mode == "OFF" or not keyword_filter.strip():
             return lora_files  # フィルタなし = 全ファイル
         
         # キーワードをパース（スペース区切り、"..."でフレーズ対応）
@@ -724,8 +778,13 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
     
     def _remove_lora_syntax(self, text):
         """プロンプトからLoRA構文を削除"""
-        pattern = r'<lora:[^>]+>'
+        if not text:
-        return re.sub(pattern, '', text)
+            return text
+        text = re.sub(r'<lora:[^>]+>', '', text)
+        # v1.4.0: 構文を消した跡に残る ", ," を詰める（以前はそのままエンコードしていた）。
+        # positive_text 出力として表に出るようになったため、3フォルダ版と同じ後処理に揃えた
+        text = re.sub(r',(\s*,)+', ',', text)
+        return text.strip().strip(',').strip()
     
     def _load_preview_image_as_tensor(self, lora_path):
         """
@@ -1282,15 +1341,16 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
         return preview_batch
     
     def _generate_outputs(self, model, clip, final_positive, final_negative,
-                         token_normalization, weight_interpretation, preview_batch):
+                         token_normalization, weight_interpretation, preview_batch,
+                         keyword_text=""):
         """CONDITIONING生成と出力"""
+        # LoRA構文を削除してクリーンなプロンプトにする。clean_positive は positive_text
+        # 出力にもなるので、エラー時の戻り値でも使えるよう try の外で作る
+        clean_positive = self._remove_lora_syntax(final_positive) if final_positive else ""
+        clean_negative = self._remove_lora_syntax(final_negative) if final_negative else ""
         try:
             from nodes import CLIPTextEncode
             
-            # LoRA構文を削除してクリーンなプロンプトにする
-            clean_positive = self._remove_lora_syntax(final_positive) if final_positive else ""
-            clean_negative = self._remove_lora_syntax(final_negative) if final_negative else ""
-            
             # CONDITIONING生成
             positive_conditioning = CLIPTextEncode().encode(
                 clip=clip,
@@ -1302,8 +1362,10 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
                 text=clean_negative
             )[0]
             
-            return (model, clip, final_positive, final_negative, 
+            # positive_text = エンコードした文字列そのもの / lora_text = <lora:...> 付き（旧 positive_text）
-                   positive_conditioning, negative_conditioning, preview_batch)
+            return (model, clip, clean_positive, final_negative,
+                    positive_conditioning, negative_conditioning, preview_batch, final_positive,
+                    keyword_text)
         except Exception as e:
             print(f"[FilteredRandomLoRALoaderLBW] Error generating outputs: {e}")
             # エラー時は黒画像
@@ -1312,4 +1374,5 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
                 black_image = torch.zeros((1, 1240, 1240, 3), dtype=torch.float32)
             except:
                 black_image = None
-            return (model, clip, final_positive, final_negative, None, None, black_image)
+            return (model, clip, clean_positive, final_negative, None, None, black_image, final_positive,
+                    keyword_text)

pyproject.toml

@@ -1,7 +1,7 @@
 [project]
 name = "randomloraloader"
 description = "Randomly select and apply LoRAs with keyword filtering, LoRA Block Weight support, preview images, and multiple folder support for ComfyUI"
-version = "1.3.0"
+version = "1.5.0"
 license = {file = "LICENSE"}
 
 classifiers = [

random_lora_loader.py

@@ -215,8 +215,13 @@ class RandomLoRALoader:
             }
         }
     
-    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE")
+    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE", "STRING")
-    RETURN_NAMES = ("MODEL", "CLIP", "positive_text", "negative_text", "positive", "negative", "preview")
+    # 0〜6番はv1.4.0以前と位置・型とも同じ（保存済みワークフローは出力を番号で接続するため）。
+    # v1.4.0での変更:
+    #   positive_text (2番) … <lora:...> を含まない。positive (CONDITIONING) にエンコード
+    #                         される文字列そのもの
+    #   lora_text     (7番) … 以前の positive_text の内容（<lora:...> 付き）。記録用
+    RETURN_NAMES = ("MODEL", "CLIP", "positive_text", "negative_text", "positive", "negative", "preview", "lora_text")
     FUNCTION = "load_random_loras"
     CATEGORY = "loaders"
     
@@ -777,7 +782,7 @@ class RandomLoRALoader:
         text = re.sub(r'<lora:[^>]+>', '', text)
         
         # 連続カンマを整理
-        text = re.sub(r',\s*,', ',', text)
+        text = re.sub(r',(\s*,)+', ',', text)  # 3つ以上連続しても1回で詰める
         
         # 行頭・行末の空白とカンマを削除
         text = text.strip().strip(',').strip()
@@ -1123,7 +1128,7 @@ class RandomLoRALoader:
         メイン処理：ランダムLoRA選択・適用（3グループ対応）
         
         Returns:
-            tuple: (MODEL, CLIP, positive_text_output, negative_text_output, positive_conditioning, negative_conditioning)
+            tuple: (MODEL, CLIP, lora_text_output, negative_text_output, positive_conditioning, negative_conditioning)
         """
         # seedをそのまま使用（ComfyUIのcontrol_before_generateで制御される）
         print(f"[RandomLoRALoader] 使用seed: {seed}")
@@ -1223,18 +1228,18 @@ class RandomLoRALoader:
                 additional_with_comma += ','
             if all_text_parts:
                 # LoRAがある場合: 追加プロンプト + LoRA情報
-                positive_text_output = additional_with_comma + "\n" + "\n".join(all_text_parts)
+                lora_text_output = additional_with_comma + "\n" + "\n".join(all_text_parts)
             else:
                 # LoRAがない場合: 追加プロンプトのみ（末尾カンマなし）
-                positive_text_output = additional_prompt_positive.strip()
+                lora_text_output = additional_prompt_positive.strip()
         else:
             # 追加プロンプトなし
             if all_text_parts:
                 # LoRAのみ
-                positive_text_output = "\n".join(all_text_parts)
+                lora_text_output = "\n".join(all_text_parts)
             else:
                 # 何もない
-                positive_text_output = ""
+                lora_text_output = ""
         
         # negativeテキスト出力
         # 1. json_sample_promptからのnegative
@@ -1283,4 +1288,6 @@ class RandomLoRALoader:
         # プレビュー画像バッチ生成
         preview_batch = self._generate_preview_batch(preview_images)
         
-        return (model, clip, positive_text_output, negative_text_output, positive_conditioning, negative_conditioning, preview_batch)
+        # positive_text = positive にエンコードした文字列そのもの（<lora:...> なし）
+        return (model, clip, positive_text, negative_text_output, positive_conditioning,
+                negative_conditioning, preview_batch, lora_text_output)