771 lines
30 KiB
Python
771 lines
30 KiB
Python
"""
|
|
RandomLoRALoader - ComfyUI Custom Node V1
|
|
|
|
【仕様概要】
|
|
指定した3つのフォルダ内のLoRAをランダムに選択し、MODELとCLIPに適用するノード
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【入力】
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|
- MODEL: ベースモデル
|
|
- CLIP: ベーステキストエンコーダー
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|
|
【出力】
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|
- MODEL: LoRA適用後のモデル
|
|
- CLIP: LoRA適用後のCLIP
|
|
- positive_text: 適用したLoRA情報とトリガーワード（positive確認用）
|
|
形式: 追加プロンプト（1行目）+ 各LoRA情報（改行区切り）
|
|
- negative_text: negativeプロンプト（json_sample_prompt選択時のみ）
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|
- CONDITIONING (positive): 追加プロンプト+トリガーワード適用後のconditioning
|
|
- CONDITIONING (negative): 作例取得時のnegativeプロンプト
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【設定項目】（表示順）
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|
1. token_normalization: none/mean/length/length+mean（共通）
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|
2. weight_interpretation: comfy/A1111/compel/comfy++/down_weight（共通）
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|
3. additional_prompt: 追加プロンプト（トリガーワードと結合してCONDITIONINGに適用）（共通）
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|
4-8. グループ1設定（例：style用）
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|
- lora_folder_path_1: LoRAフォルダの絶対パス
|
|
- include_subfolders_1: サブフォルダを含めるか
|
|
- model_strength_1: MODEL適用強度
|
|
- clip_strength_1: CLIP適用強度
|
|
- num_loras_1: 選択するLoRA個数
|
|
9-13. グループ2設定（例：character用）
|
|
- lora_folder_path_2: LoRAフォルダの絶対パス
|
|
- include_subfolders_2: サブフォルダを含めるか
|
|
- model_strength_2: MODEL適用強度
|
|
- clip_strength_2: CLIP適用強度
|
|
- num_loras_2: 選択するLoRA個数
|
|
14-18. グループ3設定（例：concept用）
|
|
- lora_folder_path_3: LoRAフォルダの絶対パス
|
|
- include_subfolders_3: サブフォルダを含めるか
|
|
- model_strength_3: MODEL適用強度
|
|
- clip_strength_3: CLIP適用強度
|
|
- num_loras_3: 選択するLoRA個数
|
|
19. trigger_word_source: json_combined/json_random/json_sample_prompt（共通）
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20. seed: ランダム選択のシード値（共通、ComfyUI標準のcontrol_before_generateで制御）
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【その他仕様】
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- 外部JSONファイル（{LoRAファイル名}.metadata.json）からトリガーワード/作例を取得
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- JSON読み取り優先順位: trainedWords / images[].meta.prompt
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|
- 同じLoRAの重複選択なし（不足時は再選択で埋める）
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|
- json_sample_prompt選択時はpositive/negativeを分離
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|
- 作例プロンプト内のLoRA記述（<lora:xxx:x.x>）は削除
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|
- LoRA適用はpositiveのみ
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|
- 空のフォルダ指定はスキップ（エラーなし）
|
|
- 全グループ空でもエラーなし（空テキスト出力）
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"""
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import os
|
|
import json
|
|
import random
|
|
import glob
|
|
import re
|
|
from pathlib import Path
|
|
import folder_paths
|
|
import comfy.sd
|
|
import comfy.utils
|
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|
class RandomLoRALoader:
|
|
"""ランダムLoRA選択・適用ノード（3グループ対応）"""
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|
|
@classmethod
|
|
def INPUT_TYPES(cls):
|
|
return {
|
|
"required": {
|
|
"model": ("MODEL",),
|
|
"clip": ("CLIP",),
|
|
"token_normalization": (
|
|
["none", "mean", "length", "length+mean"],
|
|
{
|
|
"default": "none"
|
|
}
|
|
),
|
|
"weight_interpretation": (
|
|
["comfy", "A1111", "compel", "comfy++", "down_weight"],
|
|
{
|
|
"default": "A1111"
|
|
}
|
|
),
|
|
"additional_prompt": ("STRING", {
|
|
"default": "",
|
|
"multiline": True,
|
|
"placeholder": "Additional prompt (e.g., 1girl, beautiful)"
|
|
}),
|
|
# グループ1
|
|
"lora_folder_path_1": ("STRING", {
|
|
"default": "",
|
|
"multiline": False,
|
|
"placeholder": "Group 1 LoRA folder path (e.g., style)"
|
|
}),
|
|
"include_subfolders_1": ("BOOLEAN", {
|
|
"default": True
|
|
}),
|
|
"model_strength_1": ("STRING", {
|
|
"default": "1.0",
|
|
"multiline": False,
|
|
"placeholder": "e.g., 1.0 or 0.4-0.8"
|
|
}),
|
|
"clip_strength_1": ("STRING", {
|
|
"default": "1.0",
|
|
"multiline": False,
|
|
"placeholder": "e.g., 1.0 or 0.4-0.8"
|
|
}),
|
|
"num_loras_1": ("INT", {
|
|
"default": 1,
|
|
"min": 0,
|
|
"max": 20,
|
|
"step": 1,
|
|
"display": "number"
|
|
}),
|
|
# グループ2
|
|
"lora_folder_path_2": ("STRING", {
|
|
"default": "",
|
|
"multiline": False,
|
|
"placeholder": "Group 2 LoRA folder path (e.g., character)"
|
|
}),
|
|
"include_subfolders_2": ("BOOLEAN", {
|
|
"default": True
|
|
}),
|
|
"model_strength_2": ("STRING", {
|
|
"default": "1.0",
|
|
"multiline": False,
|
|
"placeholder": "e.g., 1.0 or 0.4-0.8"
|
|
}),
|
|
"clip_strength_2": ("STRING", {
|
|
"default": "1.0",
|
|
"multiline": False,
|
|
"placeholder": "e.g., 1.0 or 0.4-0.8"
|
|
}),
|
|
"num_loras_2": ("INT", {
|
|
"default": 0,
|
|
"min": 0,
|
|
"max": 20,
|
|
"step": 1,
|
|
"display": "number"
|
|
}),
|
|
# グループ3
|
|
"lora_folder_path_3": ("STRING", {
|
|
"default": "",
|
|
"multiline": False,
|
|
"placeholder": "Group 3 LoRA folder path (e.g., concept)"
|
|
}),
|
|
"include_subfolders_3": ("BOOLEAN", {
|
|
"default": True
|
|
}),
|
|
"model_strength_3": ("STRING", {
|
|
"default": "1.0",
|
|
"multiline": False,
|
|
"placeholder": "e.g., 1.0 or 0.4-0.8"
|
|
}),
|
|
"clip_strength_3": ("STRING", {
|
|
"default": "1.0",
|
|
"multiline": False,
|
|
"placeholder": "e.g., 1.0 or 0.4-0.8"
|
|
}),
|
|
"num_loras_3": ("INT", {
|
|
"default": 0,
|
|
"min": 0,
|
|
"max": 20,
|
|
"step": 1,
|
|
"display": "number"
|
|
}),
|
|
# 共通設定
|
|
"trigger_word_source": (
|
|
["json_combined", "json_random", "json_sample_prompt"],
|
|
{
|
|
"default": "json_combined"
|
|
}
|
|
),
|
|
"seed": ("INT", {
|
|
"default": 0,
|
|
"min": 0,
|
|
"max": 0xffffffffffffffff,
|
|
"step": 1,
|
|
"display": "number"
|
|
}),
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "STRING", "STRING", "CONDITIONING", "CONDITIONING")
|
|
RETURN_NAMES = ("MODEL", "CLIP", "positive_text", "negative_text", "positive", "negative")
|
|
FUNCTION = "load_random_loras"
|
|
CATEGORY = "loaders"
|
|
|
|
def _find_lora_files(self, folder_path, include_subfolders):
|
|
"""
|
|
指定フォルダ内のLoRAファイル（.safetensors）を検索
|
|
|
|
Args:
|
|
folder_path: 検索対象フォルダの絶対パス
|
|
include_subfolders: サブフォルダを含めるか
|
|
|
|
Returns:
|
|
list: LoRAファイルパスのリスト
|
|
"""
|
|
if not os.path.exists(folder_path):
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] フォルダが存在しません: {folder_path}")
|
|
return []
|
|
|
|
pattern = "**/*.safetensors" if include_subfolders else "*.safetensors"
|
|
lora_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, pattern), recursive=include_subfolders)
|
|
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] 検出されたLoRA数: {len(lora_files)}")
|
|
return lora_files
|
|
|
|
def _select_random_loras(self, lora_files, num_loras, seed):
|
|
"""
|
|
LoRAファイルをランダムに選択（重複なし、不足時は再選択）
|
|
|
|
Args:
|
|
lora_files: LoRAファイルパスのリスト
|
|
num_loras: 選択する個数
|
|
seed: ランダムシード
|
|
|
|
Returns:
|
|
list: 選択されたLoRAファイルパスのリスト
|
|
"""
|
|
if not lora_files:
|
|
return []
|
|
|
|
random.seed(seed)
|
|
|
|
# 重複なしで選択できる最大数
|
|
available_count = len(lora_files)
|
|
|
|
if num_loras <= available_count:
|
|
# 十分な数がある場合は重複なしで選択
|
|
return random.sample(lora_files, num_loras)
|
|
else:
|
|
# 不足する場合は全て選択後、再選択で埋める
|
|
selected = lora_files.copy()
|
|
remaining = num_loras - available_count
|
|
|
|
# 不足分をランダムに追加
|
|
for _ in range(remaining):
|
|
selected.append(random.choice(lora_files))
|
|
|
|
# 最終的にシャッフル
|
|
random.shuffle(selected)
|
|
return selected
|
|
|
|
def _parse_strength(self, strength_str):
|
|
"""
|
|
強度文字列をパースして値を返す
|
|
|
|
対応形式:
|
|
- "1.0" → 1.0（そのまま）
|
|
- "0.55" → 0.55（そのまま）
|
|
- "0.4-0.8" → 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8からランダム（0.1刻み）
|
|
- "0.44-0.82" → 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8からランダム（範囲を1桁に丸める）
|
|
|
|
Args:
|
|
strength_str: 強度文字列
|
|
|
|
Returns:
|
|
float: 実際に使用する強度値
|
|
"""
|
|
strength_str = str(strength_str).strip()
|
|
|
|
# ハイフンがあればランダム範囲指定
|
|
if '-' in strength_str:
|
|
try:
|
|
parts = strength_str.split('-')
|
|
if len(parts) != 2:
|
|
raise ValueError("範囲指定は 'min-max' 形式で入力してください")
|
|
|
|
# 範囲の上限下限を1桁に丸める
|
|
min_val = round(float(parts[0].strip()), 1)
|
|
max_val = round(float(parts[1].strip()), 1)
|
|
|
|
# バリデーション
|
|
if min_val < -10.0 or max_val > 10.0:
|
|
raise ValueError("強度は -10.0 〜 10.0 の範囲で指定してください")
|
|
if min_val > max_val:
|
|
raise ValueError("最小値は最大値より小さくしてください")
|
|
|
|
# 0.1刻みの値のリストを生成
|
|
values = []
|
|
current = min_val
|
|
while current <= max_val + 0.01: # 浮動小数点誤差対策
|
|
values.append(round(current, 1))
|
|
current += 0.1
|
|
|
|
# 念のため空リストチェック
|
|
if not values:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] ❌ 範囲指定エラー、1.0を使用")
|
|
return 1.0
|
|
|
|
# ランダムに1つ選択
|
|
selected = random.choice(values)
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] 強度範囲 {min_val}-{max_val} から {selected} を選択")
|
|
return selected
|
|
|
|
except ValueError as e:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] ❌ 強度パースエラー: {e}")
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] 💡 使用例: '1.0' または '0.4-0.8'")
|
|
return 1.0
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] ❌ 予期しないエラー: {e}")
|
|
return 1.0
|
|
else:
|
|
# 通常の数値（そのまま使用）
|
|
try:
|
|
value = float(strength_str)
|
|
if value < -10.0 or value > 10.0:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] ❌ 強度 {value} は範囲外、1.0を使用")
|
|
return 1.0
|
|
return value
|
|
except:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] ❌ 強度 '{strength_str}' を解析できません、1.0を使用")
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] 💡 使用例: '1.0' または '0.4-0.8'")
|
|
return 1.0
|
|
|
|
def _load_json_metadata(self, lora_path):
|
|
"""
|
|
外部JSONファイルからメタデータを読み込む
|
|
|
|
Args:
|
|
lora_path: LoRAファイルパス (.safetensors)
|
|
|
|
Returns:
|
|
dict: JSONデータ（読み込み失敗時はNone）
|
|
"""
|
|
# .safetensorsを除いたファイル名を取得
|
|
base_name = os.path.splitext(lora_path)[0]
|
|
json_path = f"{base_name}.metadata.json"
|
|
|
|
if not os.path.exists(json_path):
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] JSONファイルが見つかりません: {json_path}")
|
|
return None
|
|
|
|
try:
|
|
with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
|
return json.load(f)
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] JSON読み込みエラー ({json_path}): {e}")
|
|
return None
|
|
|
|
def _get_trigger_words_combined(self, lora_path):
|
|
"""
|
|
JSONから全トリガーワードパターンを結合して取得（重複除去）
|
|
|
|
Args:
|
|
lora_path: LoRAファイルパス
|
|
|
|
Returns:
|
|
str: 全トリガーワードを結合した文字列
|
|
"""
|
|
json_data = self._load_json_metadata(lora_path)
|
|
if not json_data:
|
|
return ""
|
|
|
|
# civitai.trainedWordsを取得
|
|
trained_words = json_data.get("civitai", {}).get("trainedWords", [])
|
|
if not trained_words:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] trainedWordsが見つかりません: {lora_path}")
|
|
return ""
|
|
|
|
# 全パターンを結合して重複除去
|
|
all_tags = []
|
|
for pattern in trained_words:
|
|
tags = [tag.strip() for tag in pattern.split(',')]
|
|
all_tags.extend(tags)
|
|
|
|
# 重複除去（順序を保持）
|
|
unique_tags = []
|
|
seen = set()
|
|
for tag in all_tags:
|
|
if tag and tag.lower() not in seen:
|
|
unique_tags.append(tag)
|
|
seen.add(tag.lower())
|
|
|
|
return ", ".join(unique_tags)
|
|
|
|
def _get_trigger_words_random(self, lora_path):
|
|
"""
|
|
JSONからトリガーワードパターンをランダムに1つ選択
|
|
|
|
Args:
|
|
lora_path: LoRAファイルパス
|
|
|
|
Returns:
|
|
str: ランダムに選択されたトリガーワードパターン
|
|
"""
|
|
json_data = self._load_json_metadata(lora_path)
|
|
if not json_data:
|
|
return ""
|
|
|
|
# civitai.trainedWordsを取得
|
|
trained_words = json_data.get("civitai", {}).get("trainedWords", [])
|
|
if not trained_words:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] trainedWordsが見つかりません: {lora_path}")
|
|
return ""
|
|
|
|
# ランダムに1つ選択
|
|
selected_pattern = random.choice(trained_words)
|
|
|
|
# パターン内で重複除去
|
|
tags = [tag.strip() for tag in selected_pattern.split(',')]
|
|
unique_tags = []
|
|
seen = set()
|
|
for tag in tags:
|
|
if tag and tag.lower() not in seen:
|
|
unique_tags.append(tag)
|
|
seen.add(tag.lower())
|
|
|
|
return ", ".join(unique_tags)
|
|
|
|
def _get_sample_prompt_from_json(self, lora_path):
|
|
"""
|
|
JSONから作例プロンプトをランダムに1つ取得
|
|
作例プロンプト内のLoRA記述を削除
|
|
|
|
Args:
|
|
lora_path: LoRAファイルパス
|
|
|
|
Returns:
|
|
tuple: (positive_prompt, negative_prompt)
|
|
"""
|
|
json_data = self._load_json_metadata(lora_path)
|
|
if not json_data:
|
|
return "", ""
|
|
|
|
# civitai.imagesを取得
|
|
images = json_data.get("civitai", {}).get("images", [])
|
|
if not images:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] imagesが見つかりません: {lora_path}")
|
|
return "", ""
|
|
|
|
# metaを持つ画像のみをフィルタ
|
|
valid_images = [img for img in images if "meta" in img]
|
|
if not valid_images:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] metaを持つ画像が見つかりません: {lora_path}")
|
|
return "", ""
|
|
|
|
# ランダムに1つ選択
|
|
selected_image = random.choice(valid_images)
|
|
meta = selected_image.get("meta", {})
|
|
|
|
positive = meta.get("prompt", "")
|
|
negative = meta.get("negativePrompt", "")
|
|
|
|
# LoRA記述を削除（<lora:xxx:x.x>または<lora:xxx:x.x:x.x>形式）
|
|
lora_pattern = r'<lora:[^>]+>'
|
|
positive = re.sub(lora_pattern, '', positive)
|
|
negative = re.sub(lora_pattern, '', negative)
|
|
|
|
# 複数の空白やカンマを整理
|
|
positive = re.sub(r'\s*,\s*,+\s*', ', ', positive) # 連続カンマを1つに
|
|
positive = re.sub(r'^\s*,\s*|\s*,\s*$', '', positive) # 先頭末尾のカンマ削除
|
|
positive = re.sub(r'\s+', ' ', positive).strip() # 複数空白を1つに
|
|
|
|
negative = re.sub(r'\s*,\s*,+\s*', ', ', negative)
|
|
negative = re.sub(r'^\s*,\s*|\s*,\s*$', '', negative)
|
|
negative = re.sub(r'\s+', ' ', negative).strip()
|
|
|
|
return positive, negative
|
|
|
|
def _load_lora(self, model, clip, lora_path, model_strength, clip_strength):
|
|
"""
|
|
LoRAをMODELとCLIPに適用
|
|
|
|
Args:
|
|
model: 入力MODEL
|
|
clip: 入力CLIP
|
|
lora_path: LoRAファイルパス
|
|
model_strength: MODEL適用強度
|
|
clip_strength: CLIP適用強度
|
|
|
|
Returns:
|
|
tuple: (適用後MODEL, 適用後CLIP)
|
|
"""
|
|
try:
|
|
# LoRA読み込み時の警告を完全抑制
|
|
import logging
|
|
import warnings
|
|
import sys
|
|
import os
|
|
import builtins
|
|
|
|
# Pythonの警告を一時的に無効化
|
|
with warnings.catch_warnings():
|
|
warnings.filterwarnings("ignore")
|
|
|
|
# 全ロガーのログレベルを一時的に上げる
|
|
loggers_to_suppress = [
|
|
logging.getLogger("comfy"),
|
|
logging.getLogger("comfy.sd"),
|
|
logging.getLogger("comfy.utils"),
|
|
logging.getLogger(), # rootロガー
|
|
]
|
|
original_levels = {}
|
|
for logger in loggers_to_suppress:
|
|
original_levels[logger] = logger.level
|
|
logger.setLevel(logging.CRITICAL)
|
|
|
|
# 標準出力・標準エラー出力を両方とも一時的にリダイレクト
|
|
old_stdout = sys.stdout
|
|
old_stderr = sys.stderr
|
|
devnull = open(os.devnull, 'w')
|
|
sys.stdout = devnull
|
|
sys.stderr = devnull
|
|
|
|
# builtins.printも一時的に無効化（最終手段）
|
|
original_print = builtins.print
|
|
def silent_print(*args, **kwargs):
|
|
# "lora key not loaded"を含むメッセージだけ抑制
|
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message = ' '.join(str(arg) for arg in args)
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if 'lora key not loaded' not in message.lower():
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original_print(*args, **kwargs, file=old_stdout)
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builtins.print = silent_print
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try:
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lora = comfy.utils.load_torch_file(lora_path, safe_load=True)
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# MODELにLoRA適用
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model_lora, _ = comfy.sd.load_lora_for_models(
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model, None, lora, model_strength, 0
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)
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# CLIPにLoRA適用
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_, clip_lora = comfy.sd.load_lora_for_models(
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None, clip, lora, 0, clip_strength
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)
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return model_lora, clip_lora
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finally:
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# すべてを元に戻す
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builtins.print = original_print
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sys.stdout = old_stdout
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sys.stderr = old_stderr
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devnull.close()
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# ログレベルを元に戻す
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for logger, level in original_levels.items():
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logger.setLevel(level)
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except Exception as e:
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print(f"[RandomLoRALoader] LoRA読み込みエラー ({lora_path}): {e}")
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return model, clip
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def _remove_lora_syntax(self, text):
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"""
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テキストから<lora:xxx:0.8>形式の構文を削除
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Args:
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text: 入力テキスト
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Returns:
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LoRA構文を削除したテキスト
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"""
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if not text:
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return text
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# <lora:filename:strength> または <lora:filename:model_str:clip_str> を削除
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text = re.sub(r'<lora:[^>]+>', '', text)
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# 連続カンマを整理
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text = re.sub(r',\s*,', ',', text)
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# 行頭・行末の空白とカンマを削除
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text = text.strip().strip(',').strip()
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return text
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def _encode_prompt(self, clip, text, token_normalization, weight_interpretation):
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"""
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プロンプトをCLIPでエンコードしてCONDITIONINGを生成
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Args:
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clip: CLIP
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text: プロンプトテキスト
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token_normalization: none/mean/length/length+mean
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weight_interpretation: comfy/A1111/compel/comfy++/down_weight
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Returns:
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CONDITIONING
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"""
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# CLIPのエンコードメソッドを呼び出し
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# Note: ComfyUIの実装に依存するため、実際のAPIに合わせて調整が必要
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try:
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# token_normalizationの設定を反映
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tokens = clip.tokenize(text)
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# weight_interpretationに応じた処理
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# （実際の実装はComfyUIの内部APIに依存）
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cond, pooled = clip.encode_from_tokens(tokens, return_pooled=True)
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return [[cond, {"pooled_output": pooled}]]
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except Exception as e:
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print(f"[RandomLoRALoader] プロンプトエンコードエラー: {e}")
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# フォールバック: 空のCONDITIONING
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return [[clip.encode(""), {}]]
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def load_random_loras(
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self,
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model,
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clip,
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token_normalization,
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weight_interpretation,
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additional_prompt,
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# グループ1
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lora_folder_path_1,
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include_subfolders_1,
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model_strength_1,
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clip_strength_1,
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num_loras_1,
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# グループ2
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lora_folder_path_2,
|
|
include_subfolders_2,
|
|
model_strength_2,
|
|
clip_strength_2,
|
|
num_loras_2,
|
|
# グループ3
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lora_folder_path_3,
|
|
include_subfolders_3,
|
|
model_strength_3,
|
|
clip_strength_3,
|
|
num_loras_3,
|
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# 共通
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trigger_word_source,
|
|
seed
|
|
):
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"""
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メイン処理：ランダムLoRA選択・適用（3グループ対応）
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Returns:
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tuple: (MODEL, CLIP, positive_text_output, negative_text_output, positive_conditioning, negative_conditioning)
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"""
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# seedをそのまま使用（ComfyUIのcontrol_before_generateで制御される）
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print(f"[RandomLoRALoader] 使用seed: {seed}")
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# 全テキスト出力用のリスト
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all_text_parts = []
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# 全positive/negativeプロンプトを蓄積
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all_positive_parts = []
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all_negative_parts = []
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# 3つのグループを処理
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groups = [
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(lora_folder_path_1, include_subfolders_1, model_strength_1, clip_strength_1, num_loras_1, "Group 1"),
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|
(lora_folder_path_2, include_subfolders_2, model_strength_2, clip_strength_2, num_loras_2, "Group 2"),
|
|
(lora_folder_path_3, include_subfolders_3, model_strength_3, clip_strength_3, num_loras_3, "Group 3"),
|
|
]
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for folder_path, include_subs, model_str, clip_str, num, group_name in groups:
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# フォルダパスが空、またはnum_lorasが0の場合はスキップ
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if not folder_path.strip() or num == 0:
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print(f"[RandomLoRALoader] {group_name}: スキップ（フォルダ未指定またはnum=0）")
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continue
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# LoRAファイルを検索
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lora_files = self._find_lora_files(folder_path, include_subs)
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if not lora_files:
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print(f"[RandomLoRALoader] {group_name}: LoRAファイルが見つかりませんでした")
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|
continue
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# ランダムにLoRAを選択（全グループ共通のseedを使用）
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selected_loras = self._select_random_loras(lora_files, num, seed)
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print(f"[RandomLoRALoader] {group_name}: {len(selected_loras)}個のLoRAを選択")
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# 各LoRAを順次適用
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for lora_path in selected_loras:
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lora_name = os.path.splitext(os.path.basename(lora_path))[0]
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# 強度文字列をパース（ランダム範囲対応）
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actual_model_str = self._parse_strength(model_str)
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actual_clip_str = self._parse_strength(clip_str)
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# LoRA適用ログ（ファイル名と強度を表示）
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print(f"[RandomLoRALoader] → {lora_name} (MODEL:{actual_model_str}, CLIP:{actual_clip_str})")
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# LoRAをMODELとCLIPに適用
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model, clip = self._load_lora(model, clip, lora_path, actual_model_str, actual_clip_str)
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# トリガーワードを取得（ソースに応じて処理を分岐）
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if trigger_word_source == "json_combined":
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trigger_words = self._get_trigger_words_combined(lora_path)
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all_positive_parts.append(trigger_words)
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trigger_display = trigger_words
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elif trigger_word_source == "json_random":
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trigger_words = self._get_trigger_words_random(lora_path)
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all_positive_parts.append(trigger_words)
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|
trigger_display = trigger_words
|
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|
elif trigger_word_source == "json_sample_prompt":
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positive_prompt, negative_prompt = self._get_sample_prompt_from_json(lora_path)
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all_positive_parts.append(positive_prompt)
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all_negative_parts.append(negative_prompt)
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trigger_display = positive_prompt
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# テキスト出力に追加（末尾にカンマを付ける）
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lora_notation = f"<lora:{lora_name}:{actual_model_str}:{actual_clip_str}>"
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all_text_parts.append(f"{lora_notation}, {trigger_display},")
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# テキスト出力を結合（追加プロンプトを先頭に配置、末尾にカンマを付ける）
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if additional_prompt.strip():
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# 追加プロンプトの末尾にカンマがなければ追加
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additional_with_comma = additional_prompt.strip()
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if not additional_with_comma.endswith(','):
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additional_with_comma += ','
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if all_text_parts:
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# LoRAがある場合: 追加プロンプト + LoRA情報
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positive_text_output = additional_with_comma + "\n" + "\n".join(all_text_parts)
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|
else:
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# LoRAがない場合: 追加プロンプトのみ（末尾カンマなし）
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positive_text_output = additional_prompt.strip()
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|
else:
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|
# 追加プロンプトなし
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if all_text_parts:
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|
# LoRAのみ
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positive_text_output = "\n".join(all_text_parts)
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|
else:
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# 何もない
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positive_text_output = ""
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# negativeテキスト出力（json_sample_promptの場合のみ内容あり）
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negative_text_output = ", ".join([n for n in all_negative_parts if n])
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# positiveプロンプトを結合してCONDITIONINGを生成（追加プロンプトを含める）
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final_positive_parts = []
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if additional_prompt.strip():
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# LoRA構文を削除してクリーンなプロンプトにする
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cleaned_prompt = self._remove_lora_syntax(additional_prompt.strip())
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if cleaned_prompt: # 削除後に空でなければ追加
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final_positive_parts.append(cleaned_prompt)
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final_positive_parts.extend([p for p in all_positive_parts if p])
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positive_text = ", ".join(final_positive_parts)
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|
positive_conditioning = self._encode_prompt(
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clip, positive_text, token_normalization, weight_interpretation
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|
)
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|
|
|
# negativeプロンプトを結合してCONDITIONINGを生成
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|
negative_text = ", ".join([n for n in all_negative_parts if n])
|
|
negative_conditioning = self._encode_prompt(
|
|
clip, negative_text, token_normalization, weight_interpretation
|
|
)
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|
total_loras = len(all_text_parts)
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|
if total_loras > 0:
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print(f"[RandomLoRALoader] 適用完了: 合計{total_loras}個のLoRA")
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|
elif additional_prompt.strip():
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] 適用完了: LoRAなし、追加プロンプトのみ使用")
|
|
else:
|
|
print(f"[RandomLoRALoader] 適用完了: LoRAなし、プロンプトなし")
|
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|
return (model, clip, positive_text_output, negative_text_output, positive_conditioning, negative_conditioning)
|
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# ComfyUIへのノード登録
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NODE_CLASS_MAPPINGS = {
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|
"RandomLoRALoader": RandomLoRALoader
|
|
}
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|
NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
|
|
"RandomLoRALoader": "Random LoRA Loader"
|
|
}
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