本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议，欢迎贡献！ 在 GitHub 上编辑此节点创建一个钩子，将 LoRA（低秩适配）模型应用于神经网络，仅修改模型的组件部分。它会加载一个检查点文件，并以指定的强度将其应用于模型，同时保持 CLIP 组件不变。这是一个实验性节点，扩展了基础 CreateHookModelAsLora 类的功能。
输入
| 参数 | 数据类型 | 是否必填 | 范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
Checkpoint名称 | STRING | 是 | 提供多个选项 | 作为 LoRA 模型加载的检查点文件。可用选项取决于检查点文件夹的内容。 |
模型强度 | FLOAT | 是 | -20.0 到 20.0 | 将 LoRA 应用于模型组件的强度乘数（默认值：1.0） |
前一个约束 | HOOKS | 否 | - | 可选的先前钩子，用于与此钩子链接 |
输出
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
hooks | HOOKS | 创建的钩子组，包含 LoRA 模型修改 |
Source fingerprint (SHA-256):
adbeaede65aa89d48c59225ca1c8edc4c9394a364f93a00dae4a83a2270f093b