3グループ対応: 最大3つの異なるフォルダからLoRAを選択可能
外部JSON読み取り: Civitai Helperなどが生成した.metadata.jsonファイルからトリガーワードと作例プロンプトを自動取得
強度ランダム化: 範囲指定で強度をランダムに変化（例: 0.4-0.8）
３種類のトリガーワード取得:
- json_combined: 全トリガーワードパターンを結合（重複除去）
- json_random: ランダムに1パターン選択
- json_sample_prompt: 作例プロンプトをランダムに取得
作例プロンプトの最適化: 作例内のLoRA記述を自動削除し、ノード設定の強度を適用
2つのテキスト出力: positive_textとnegative_textを個別に出力
ComfyUI標準のseed制御: fixed/randomize/increment/decrementに対応

インストール

必要な環境

ComfyUI（動作確認済み環境があれば、そのまま使えます）
追加ライブラリのインストール: 不要 ✅

手順

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/shin131002/RandomLoRALoader.git
# または
# 手動でRandomLoRALoaderフォルダを作成し、ファイルをコピー

ComfyUIを再起動してください。

注意: Python標準ライブラリとComfyUI付属ライブラリのみ使用しているため、pip installなどの追加インストールは一切不要です。

使い方

基本的な使用方法

ノードを配置: ノードブラウザから「Random LoRA Loader」を検索して配置
MODEL/CLIPを接続: ベースモデルとCLIPを入力に接続
フォルダパスを設定:
- グループ1: スタイル用LoRAフォルダのパス
- グループ2: キャラクター用LoRAフォルダのパス（オプション）
- グループ3: コンセプト用LoRAフォルダのパス（オプション）
各グループの設定:
- num_loras: 各グループから選択するLoRA個数
- model_strength / clip_strength: 適用強度（固定値またはランダム範囲）
出力を接続:
- MODEL / CLIP: KSamplerなどに接続
- positive / negative: Set ConditioningまたはKSamplerに接続
- positive_text / negative_text: Show Textノードで確認（推奨）

Wildcard Encode (Inspire)との連携（推奨ワークフロー）

このノードはWildcard Encode (Inspire)と組み合わせることで、wildcardによる動的プロンプト生成とランダムLoRA選択の両方を実現できます。

推奨接続例

[Wildcard Encode (Inspire)]
  text: "__style__, {red|blue|green}, <lora:base_effect:0.5>"
  ↓
  ├─ populated_text ──→ [Random LoRA Loader]
  │                     additional_prompt
  └─ MODEL/CLIP ──────→ model/clip入力
  
[Random LoRA Loader]
  フォルダ1: character用LoRA
  フォルダ2: concept用LoRA
  ↓
  MODEL/CLIP/CONDITIONING → [KSampler]

動作の流れ

Wildcard Encodeの処理:
- wildcard展開: __style__ → "anime style"
- 選択肢展開: {red|blue|green} → "blue"
- LoRA構文処理: <lora:base_effect:0.5> → MODELに適用
- 結果: populated_text = "anime style, blue, lora:base_effect:0.5"
Random LoRA Loaderの処理:
- populated_textからLoRA構文を自動削除: "anime style, blue"
- ランダムLoRA選択: character_alice, concept_magic
- 最終プロンプト: "anime style, blue, alice, blonde hair, magic circle"
- MODEL/CLIP: base_effect + character_alice + concept_magic（全て適用済み）

メリット

✅ wildcard機能をWildcard Encode等に任せる（専門ツールの利用）
✅ ランダムLoRA選択をこのノードに任せる（シンプルな設定）
✅ プロンプト情報が完全に引き継がれる
✅ LoRA構文が自動クリーンアップされる（ノイズなし）

3グループの活用例

グループ1: style用LoRAフォルダ
  - num_loras_1: 2
  - model_strength_1: "0.6-0.9"  ← ランダム
  - clip_strength_1: "0.6-0.9"   ← ランダム

グループ2: character用LoRAフォルダ
  - num_loras_2: 1
  - model_strength_2: "1.0"      ← 固定
  - clip_strength_2: "1.0"       ← 固定

グループ3: 未使用
  - lora_folder_path_3: (空)
  - num_loras_3: 0

→ 結果: style 2個（可変強度）+ character 1個（固定強度）= 合計3個のLoRAが適用

設定項目

共通設定

項目	説明	デフォルト
`token_normalization`	トークン正規化方式	`none`
`weight_interpretation`	プロンプト強調記法の解釈方式	`A1111`
`additional_prompt`	追加プロンプト（全LoRAのトリガーワードと結合）	(空)
`trigger_word_source`	トリガーワード取得元	`json_combined`
`seed`	ランダム選択のシード値	`0`

additional_promptに関する重要な注意事項

additional_prompt欄の動作仕様：

✅ 対応している:

通常のプロンプトテキスト
他ノードからのテキスト入力接続（例: Wildcard Encodeのpopulated_text）

❌ 対応していない（自動削除されます）:

<lora:xxx:0.8> 形式のLoRA構文
{a|b|c} 形式のwildcard構文
__filename__ 形式のwildcard構文

理由:

このノードはフォルダ指定によるLoRA適用を行います
wildcard機能は専用ノード（Wildcard Encode等）に任せる設計です
LoRA構文を記述しても解釈されず、ファイル名が意味のあるトークンとしてノイズになる可能性があります

例（問題のあるケース）:

入力: "1girl, <lora:anime_style:0.8>, beautiful"
↓
CLIPのトークン化: [1girl, lora, anime, style, 0, 8, beautiful]
                            ^^^^^ ^^^^^
                            意図しない単語がプロンプトに追加される ❌

正しい使い方:

additional_prompt: "1girl, beautiful"  ← LoRA構文なし ✅
LoRA適用: フォルダ指定機能を使用 ✅

または、Wildcard Encodeからの接続時は自動的にLoRA構文が削除されます：

[Wildcard Encode] populated_text: "1girl, <lora:style:0.8>, beautiful"
       ↓
[このノード] additional_prompt受信 → LoRA構文自動削除
       ↓
最終プロンプト: "1girl, beautiful" ✅

グループ設定（1〜3）

各グループで以下の項目を個別に設定可能：

項目	説明	デフォルト
`lora_folder_path_X`	LoRAフォルダの絶対パス	(空)
`include_subfolders_X`	サブフォルダを含めるか	`true`
`model_strength_X`	MODELへの適用強度	`"1.0"`
`clip_strength_X`	CLIPへの適用強度	`"1.0"`
`num_loras_X`	選択するLoRA個数	グループ1: `1`, グループ2/3: `0`

強度の指定方法（重要）

強度欄には固定値またはランダム範囲を指定できます。

固定値の場合

入力: "1.0"
→ 常に 1.0 で適用

入力: "0.55"
→ 常に 0.55 で適用

入力: "0.8"
→ 常に 0.8 で適用

特徴:

入力した数値がそのまま使用されます
小数第2位まで指定可能（例: 0.55）

ランダム範囲の場合

入力: "0.4-0.8"
→ 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 からランダムに選択（0.1刻み）

入力: "0.5-1.0"
→ 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0 からランダムに選択

入力: "0.44-0.82"
→ 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 からランダムに選択
   （範囲は自動的に小数第1位に丸められます）

特徴:

ハイフン（-）で範囲を指定
0.1刻みで値が生成されます
範囲の上限・下限が小数第2位以下の場合、小数第1位に丸められます
毎回実行するたびに異なる値が選ばれます

エラー処理

入力: "abc" または不正な形式
→ エラーログが出力され、強度 1.0 で処理されます

エラーメッセージ例:

[RandomLoRALoader] ❌ 強度 'abc' を解析できません、1.0を使用
[RandomLoRALoader] 💡 使用例: '1.0' または '0.4-0.8'

実際の強度確認

実際に使用された強度は positive_text 出力で確認できます：

<lora:style_anime:0.7:0.6>, anime style, vibrant,
               ↑   ↑
          MODEL強度 CLIP強度

推奨: Show Textノードを positive_text に接続して、実際の強度を確認してください。

トリガーワード取得方式

json_combined（全結合）

全トリガーワードパターンを結合し、重複を除去します。

例:

"trainedWords": [
  "character, red hair, blue eyes, uniform",
  "character, red hair, blue eyes, casual clothes"
]

↓

出力: character, red hair, blue eyes, uniform, casual clothes

json_random（ランダム選択）

トリガーワードパターンからランダムに1つを選択します。

例:

"trainedWords": [
  "character, red hair, blue eyes, uniform",
  "character, red hair, blue eyes, casual clothes"
]

↓

出力: character, red hair, blue eyes, casual clothes (ランダム)

json_sample_prompt（作例取得）

JSONの作例プロンプトをランダムに1つ取得します。

positive_textとnegative_textの両方が出力されます
作例内の<lora:xxx:x.x>記述は自動削除されます
ノード設定の強度で新しいLoRA記述が生成されます

例:

"images": [{
  "meta": {
    "prompt": "1girl, <lora:style:0.8>, beautiful",
    "negativePrompt": "bad quality, worst quality"
  }
}]

↓

positive_text: 1girl, beautiful (LoRA記述削除済み)
negative_text: bad quality, worst quality

出力

出力名	型	説明
`MODEL`	MODEL	LoRA適用後のモデル
`CLIP`	CLIP	LoRA適用後のCLIP
`positive_text`	STRING	LoRA情報とpositiveプロンプト
`negative_text`	STRING	negativeプロンプト（json_sample_promptのみ）
`positive`	CONDITIONING	positiveコンディショニング
`negative`	CONDITIONING	negativeコンディショニング

positive_text出力例

1girl, beautiful,
<lora:style_anime_v2:0.7:0.6>, anime style, vibrant colors,
<lora:character_alice:1.0:1.0>, alice, blonde hair, blue eyes,

必要なファイル構成

LoRAファイルと同じフォルダに.metadata.jsonファイルが必要です：

/path/to/lora/
├── style_anime_v2.safetensors
├── style_anime_v2.metadata.json  ← 必須
├── character_alice.safetensors
└── character_alice.metadata.json  ← 必須

metadata.jsonの生成方法

以下のツールで自動生成できます：

ComfyUI-Lora-Manager
Civitai Helper
その他のLoRA管理ツール

MODEL強度とCLIP強度について

基本的な考え方

MODEL強度: 画像そのものへの影響（画風、構図、色彩）
CLIP強度: プロンプト理解への影響（トリガーワードの効き方）

推奨設定

初心者・一般的な使用:

model_strength: "1.0"
clip_strength: "1.0"

両方同じ値にするのが基本です。

上級者・微調整:

model_strength: "0.7"
clip_strength: "1.0"

画風は控えめに、トリガーワードはしっかり効かせたい場合など。

ランダム化で実験:

model_strength: "0.6-0.9"
clip_strength: "0.6-0.9"

様々な強度の組み合わせを試したい場合。

Token Normalization

複数のプロンプトを結合する際のバランス調整：

none: トークン数が多いほど影響力大
mean: 平均値で正規化
length: 長さで正規化
length+mean: 両方を組み合わせ

Weight Interpretation

プロンプト内の強調記法の解釈方式：

comfy: ComfyUI方式（絶対値、強調されすぎになりやすい）
A1111: Automatic1111方式（正規化、バランス良い）← 推奨
compel: Compel方式
comfy++: ComfyUI拡張方式
down_weight: 減衰方式

Seed制御

ComfyUIの標準control_before_generate機能に対応：

fixed: 固定seed（常に同じLoRAを選択、同じ強度）
randomize: 毎回ランダム
increment: 実行ごとに+1
decrement: 実行ごとに-1

技術的な詳細

LoRA適用の仕組み

各グループからLoRAをランダム選択（全グループ共通seed）
各LoRAに対して強度をパース（固定値またはランダム範囲から選択）
選択されたLoRAを順次MODELとCLIPに適用
トリガーワードを取得
全グループのトリガーワードを結合してCONDITIONINGを生成

強度ランダム化の仕組み

# 入力: "0.4-0.8"
# 処理:
1. 範囲を解析: min=0.4, max=0.8
2. 0.1刻みのリスト生成: [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
3. ランダムに1つ選択: 例えば 0.6
4. MODEL/CLIPに適用

重要: MODEL強度とCLIP強度は独立してランダム選択されます。

model_strength: "0.4-0.8", clip_strength: "0.4-0.8" の場合
MODELが0.6、CLIPが0.7のように異なる値になる可能性があります

重複選択について

各グループ内では同じLoRAの重複選択なし
指定個数 > ファイル数の場合、全選択後に再選択で不足分を埋める

エラー処理

フォルダパス空またはnum_loras=0: スキップ（エラーなし）
全グループ空: 空テキスト出力（エラーなし）
JSONファイル未発見: 空文字列を返す（ログ出力）
強度パースエラー: 1.0で処理（ログ出力）

トラブルシューティング

additional_promptにLoRA構文を書いたのに効かない

症状:

additional_prompt: "<lora:anime_style:0.8>, 1girl"
→ anime_styleが適用されない

原因: このノードは<lora:xxx:0.8>構文を解釈しません。LoRA構文は自動的に削除されます。

対策:

LoRA適用はフォルダ指定機能を使用してください
Wildcard Encode (Inspire)と連携する場合は、そちらでLoRA構文を処理してください

プロンプトに意図しない単語が含まれる

症状:

additional_prompt: "<lora:anime_style:0.8>"
→ "anime", "style"という単語が勝手に追加される

原因: v1.0.0以降では自動的にLoRA構文が削除されるため、この問題は発生しません。古いバージョンを使用している場合は、LoRA構文のファイル名部分がトークンとして解釈されていました。

対策:

ノードを最新版に更新してください
additional_promptにはLoRA構文を書かないでください

トリガーワードが取得できない

.metadata.jsonファイルが存在するか確認
JSONファイル内にcivitai.trainedWordsまたはcivitai.imagesが存在するか確認
ファイル名が{LoRAファイル名}.metadata.jsonと一致しているか確認

LoRAが適用されない

フォルダパスが正しいか確認
num_lorasが0になっていないか確認
ComfyUIのコンソールでエラーログを確認

強度が意図した値にならない

positive_text出力をShow Textで確認
<lora:xxx:0.7:0.6>のように実際の強度が表示されます
ランダム範囲指定の場合、毎回異なる値になります
コンソールで強度選択のログを確認: [RandomLoRALoader] 強度範囲 0.4-0.8 から 0.6 を選択

強度入力でエラーが出る

症状:

[RandomLoRALoader] ❌ 強度 'abc' を解析できません、1.0を使用

対策:

正しい形式で入力: "1.0" または "0.4-0.8"
範囲指定は必ずハイフン（-）で区切る
不正な入力でもノードはクラッシュせず、1.0で動作します

初期値が表示されない

ComfyUIを完全に再起動
ブラウザのキャッシュをクリア（Ctrl+Shift+R）
ノードを削除して新規配置

コンソールに「lora key not loaded」メッセージが大量に出る

症状:

lora key not loaded: lora_unet_input_blocks_4_1_proj_in.alpha
lora key not loaded: lora_unet_input_blocks_4_1_proj_in.lora_down.weight
...

原因と対策:

このメッセージはComfyUI本体が出力する互換性警告で、機能には影響ありません。LoRAファイルに含まれる一部のキーが現在のモデルと互換性がない場合に表示されますが、互換性のあるキーだけが正常に適用されます。

v1.0.0以降では、これらの警告メッセージを自動的に抑制するようになっています。もし大量に表示される場合は：

ノードファイルが最新版か確認
ComfyUIを再起動
それでも表示される場合は、機能に問題がなければ無視して構いません

ライセンス

MIT License

更新履歴

v1.0.0 (2024-12-30)

初回公開リリース
3グループ対応（異なるフォルダから選択可能）
強度ランダム化機能（範囲指定: 0.4-0.8）
外部JSON読み取り（Civitai Helper対応）
作例プロンプト内のLoRA記述自動削除
additional_prompt内のLoRA構文自動削除（ノイズ防止）
positive_text/negative_textの個別出力
Wildcard Encode (Inspire)との連携対応
完全ローカル動作（API不要）

免責事項・サポートポリシー

本ノードについて

このカスタムノードは個人的な使用目的で開発したものを公開しています。

サポートについて

❌ 技術サポートは提供しません
- 使い方の質問
- 環境構築の支援
- トラブルシューティングの個別対応
❌ 動作保証はありません
- 特定環境での動作確認
- 将来のComfyUI更新への対応保証
- データ損失等の責任

コミュニティ貢献について

以下は歓迎しますが、対応は保証しません：

✅ バグ報告（Issue）
✅ プルリクエスト
✅ 機能提案

使用条件

使用は完全に自己責任です
本番環境での使用前に十分なテストを行ってください
問題が発生しても作者は一切の責任を負いません

ライセンス

MIT License

本ソフトウェアは「現状のまま」提供され、明示的または黙示的な保証を一切行いません。

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Random LoRA Loader for ComfyUI

主な機能

インストール

必要な環境

手順

使い方

基本的な使用方法

Wildcard Encode (Inspire)との連携（推奨ワークフロー）

推奨接続例

動作の流れ

メリット

3グループの活用例

設定項目

共通設定

additional_promptに関する重要な注意事項

グループ設定（1〜3）

強度の指定方法（重要）

固定値の場合

ランダム範囲の場合

エラー処理

実際の強度確認

トリガーワード取得方式

json_combined（全結合）

json_random（ランダム選択）

json_sample_prompt（作例取得）

出力

positive_text出力例

必要なファイル構成

metadata.jsonの生成方法

MODEL強度とCLIP強度について

基本的な考え方

推奨設定

Token Normalization

Weight Interpretation

Seed制御

技術的な詳細

LoRA適用の仕組み

強度ランダム化の仕組み

重複選択について

エラー処理

トラブルシューティング

additional_promptにLoRA構文を書いたのに効かない

プロンプトに意図しない単語が含まれる

トリガーワードが取得できない

LoRAが適用されない

強度が意図した値にならない

強度入力でエラーが出る

初期値が表示されない

コンソールに「lora key not loaded」メッセージが大量に出る

ライセンス

更新履歴

v1.0.0 (2024-12-30)

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参考リンク

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