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

CHANGELOG.md

@@ -2,6 +2,26 @@
 
 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

README.md

@@ -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 🆕
 
@@ -513,10 +514,11 @@ All nodes provide the following outputs:
 | `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 (last slot). All other outputs keep their positions and types, so existing connections stay valid.
+> `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`
@@ -566,7 +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
@@ -578,7 +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"` |
@@ -601,6 +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'
@@ -613,6 +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

@@ -16,7 +16,8 @@ Filtered Random LoRA Loader (LBW) is the Filtered Random LoRA Loader with LoRA B
 
 ### **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
@@ -285,7 +286,7 @@ 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**
@@ -316,6 +317,10 @@ When LBW is applied, the `lora_text` output (`positive_text` before v1.4.0) incl
 
 **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

README_LBW_ja.md

@@ -16,7 +16,8 @@ Filtered Random LoRA Loader (LBW) は、Filtered Random LoRA LoaderにLoRAブロ
 
 ### **基本機能（Filtered Random LoRA Loaderと共通）**
 - ✅ 1つのフォルダからLoRAをランダム選択
-- ✅ キーワードフィルタ（AND/ORモード）
+- ✅ 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
@@ -285,7 +286,7 @@ SD1.5検出 → 17要素のウェイトを使用
 
 #### **キーワードフィルタ**
 - `keyword_filter`: スペース区切りのキーワード（例: `style anime` や `"anime style" red`）
-- `filter_mode`: AND / OR
+- `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）
 
 #### **LBW設定**
@@ -316,6 +317,10 @@ LBWを適用した場合、`lora_text`出力（v1.4.0より前は`positive_text`
 
 **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

README_ja.md

@@ -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 🆕
 
@@ -513,10 +514,11 @@ JSONメタデータから作例プロンプトを取得。
 | `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）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`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
@@ -566,7 +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
@@ -578,7 +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"` |
@@ -601,6 +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'
@@ -613,6 +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", {
@@ -120,13 +122,16 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
             }
         }
     
-    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE", "STRING")
+    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE", "STRING", "STRING")
     # 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")
+    # 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"
     
@@ -269,8 +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"""
@@ -312,31 +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):
         """
@@ -371,7 +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）
@@ -1005,7 +1054,8 @@ 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
@@ -1027,7 +1077,8 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
             
             # positive_text = エンコードした文字列そのもの / lora_text = <lora:...> 付き（旧 positive_text）
             return (model, clip, clean_positive, final_negative,
-                    positive_conditioning, negative_conditioning, preview_batch, final_positive)
+                    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
@@ -1036,7 +1087,8 @@ class FilteredRandomLoRALoader:
                 black_image = torch.zeros((1, 1240, 1240, 3), dtype=torch.float32)
             except:
                 black_image = None
-            return (model, clip, clean_positive, final_negative, None, None, black_image, final_positive)
+            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", {
@@ -157,13 +159,16 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
             }
         }
     
-    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE", "STRING")
+    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "IMAGE", "STRING", "STRING")
     # 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")
+    # 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"
     
@@ -315,8 +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"""
@@ -358,31 +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):
         """
@@ -417,7 +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）
@@ -1292,7 +1341,8 @@ 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
@@ -1314,7 +1364,8 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
             
             # positive_text = エンコードした文字列そのもの / lora_text = <lora:...> 付き（旧 positive_text）
             return (model, clip, clean_positive, final_negative,
-                    positive_conditioning, negative_conditioning, preview_batch, final_positive)
+                    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
@@ -1323,4 +1374,5 @@ class FilteredRandomLoRALoaderLBW:
                 black_image = torch.zeros((1, 1240, 1240, 3), dtype=torch.float32)
             except:
                 black_image = None
-            return (model, clip, clean_positive, final_negative, None, None, black_image, final_positive)
+            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 = "1.4.0"
+version = "1.5.0"
 license = {file = "LICENSE"}
 
 classifiers = [