本类别的节点主要用于加载和应用LoRA模型和文本嵌入，这些是微调和增强基础模型能力的重要工具，可以添加特定风格、概念或主题到生成过程中。
中文名称：LoRA加载器
节点功能：加载LoRA模型并将其应用于基础模型。
参数说明： - model：要应用LoRA的基础模型 - clip：要应用LoRA的CLIP模型 - lora_name：LoRA模型名称 - strength_model：应用于模型的强度（-10到10） - strength_clip：应用于CLIP的强度（-10到10）
输出端口： - MODEL：应用LoRA后的模型 - CLIP：应用LoRA后的CLIP模型
使用案例： - 添加特定风格或主题到生成图像 - 增强模型对特定概念的理解 - 微调生成结果的特定特性
优点： - 可以单独调整模型和CLIP的强度 - 支持负值强度（反向应用） - 无需重新训练即可添加新特性 - 是最常用的模型增强方式之一
所属插件项目：ComfyUI核心节点（无需额外安装）
最后更新日期：随ComfyUI主项目更新（最新版本）
中文名称：LoRA堆栈
节点功能：同时加载和应用多个LoRA模型。
参数说明： - model：要应用LoRA的基础模型 - clip：要应用LoRA的CLIP模型 - lora_count：要加载的LoRA数量（1-5） - lora_name_1：第一个LoRA模型名称 - strength_model_1：第一个LoRA应用于模型的强度 - strength_clip_1：第一个LoRA应用于CLIP的强度 - lora_name_2~lora_name_5：其他LoRA模型名称 - strength_model_2~strength_model_5：其他LoRA应用于模型的强度 - strength_clip_2~strength_clip_5：其他LoRA应用于CLIP的强度
输出端口： - MODEL：应用多个LoRA后的模型 - CLIP：应用多个LoRA后的CLIP模型
使用案例： - 组合多个LoRA的效果 - 创建复杂的风格混合 - 简化工作流，减少节点数量
优点： - 可以同时应用多个LoRA - 为每个LoRA单独设置强度 - 简化复杂工作流 - 减少节点链的长度
所属插件项目：ComfyUI-Efficiency-Nodes（需额外安装）
最后更新日期：2025-03-20
中文名称：CLIP文本编码+LoRA
节点功能：在文本编码过程中直接应用LoRA，无需单独的LoRA加载器。
参数说明： - text：提示文本 - clip：CLIP模型 - lora_name：LoRA模型名称 - strength：LoRA应用强度（-10到10）
输出端口： - CONDITIONING：应用LoRA后的条件引导
使用案例： - 简化工作流程 - 直接在提示词中应用LoRA效果 - 快速测试不同LoRA的效果
优点： - 将文本编码和LoRA应用合并为一步 - 简化工作流 - 更直观的LoRA应用方式 - 适合快速实验
所属插件项目：ComfyUI-Efficiency-Nodes（需额外安装）
最后更新日期：2025-03-20
中文名称：LoRA自动触发词
节点功能：自动添加LoRA模型的触发词到提示文本中。
参数说明： - text：原始提示文本 - lora_name：LoRA模型名称 - position：触发词插入位置（开头、结尾） - strength：触发词强度调整
输出端口： - TEXT：添加触发词后的提示文本
使用案例： - 自动添加LoRA的最佳触发词 - 确保LoRA效果最大化 - 简化提示词工程
优点： - 自动识别和添加最佳触发词 - 减少手动查找触发词的工作 - 提高LoRA效果 - 适合不熟悉特定LoRA的用户
所属插件项目：ComfyUI-LoRA-Auto-Trigger-Words（需额外安装）
最后更新日期：2025-02-10
中文名称：嵌入加载器
节点功能：加载文本嵌入模型，用于增强特定概念的表达。
参数说明： - embedding_name：嵌入模型名称 - folder_path（可选）：自定义文件夹路径
输出端口： - EMBEDDING：加载的嵌入模型
使用案例： - 加载特定概念的文本嵌入 - 增强模型对特定术语的理解 - 与文本编码节点配合使用
优点： - 支持各种文本嵌入格式 - 可以加载自定义嵌入 - 增强特定概念的表达 - 适合精确控制特定元素
所属插件项目：ComfyUI核心节点（无需额外安装）
最后更新日期：随ComfyUI主项目更新（最新版本）
中文名称：带嵌入的CLIP文本编码
节点功能：在文本编码过程中应用文本嵌入。
参数说明： - text：提示文本 - clip：CLIP模型 - embedding：要应用的嵌入模型 - strength：嵌入应用强度
输出端口： - CONDITIONING：应用嵌入后的条件引导
使用案例： - 在提示词中应用特定概念嵌入 - 增强模型对特定术语的理解 - 简化嵌入应用流程
优点： - 将文本编码和嵌入应用合并为一步 - 可以调整嵌入强度 - 简化工作流 - 适合精确控制特定概念
所属插件项目：ComfyUI-Advanced-Embeddings（需额外安装）
最后更新日期：2025-01-15
中文名称：LoRA块权重
节点功能：对LoRA模型的不同组件块应用不同的权重。
参数说明： - model：要应用LoRA的基础模型 - clip：要应用LoRA的CLIP模型 - lora_name：LoRA模型名称 - base_weight：基础权重 - in_blocks_weight：输入块权重 - mid_block_weight：中间块权重 - out_blocks_weight：输出块权重
输出端口： - MODEL：应用块权重后的模型 - CLIP：应用块权重后的CLIP模型
使用案例： - 精细控制LoRA对模型不同部分的影响 - 创建更精确的LoRA应用效果 - 平衡LoRA对不同生成阶段的影响
优点： - 提供精细的块级控制 - 可以针对模型的不同功能部分单独设置权重 - 创建更精确的LoRA效果 - 适合高级LoRA应用
所属插件项目：ComfyUI-LoRA-Block-Weight（需额外安装）
最后更新日期：2025-02-25
中文名称：多LoRA加载器
节点功能：加载多个LoRA模型并按顺序应用。
参数说明： - model：要应用LoRA的基础模型 - clip：要应用LoRA的CLIP模型 - lora_list：LoRA模型列表 - strength_model_list：模型强度列表 - strength_clip_list：CLIP强度列表
输出端口： - MODEL：应用多个LoRA后的模型 - CLIP：应用多个LoRA后的CLIP模型
使用案例： - 按特定顺序应用多个LoRA - 创建复杂的LoRA组合效果 - 批量应用LoRA集合
优点： - 支持批量LoRA应用 - 可以控制应用顺序 - 简化复杂LoRA工作流 - 适合创建复杂风格组合
所属插件项目：ComfyUI-Advanced-LoRA（需额外安装）
最后更新日期：2025-03-05
中文名称：嵌入强度调整
节点功能：调整已加载嵌入的应用强度。
参数说明： - embedding：要调整的嵌入 - strength：应用强度（-10到10）
输出端口： - EMBEDDING：调整强度后的嵌入
使用案例： - 微调嵌入的影响力 - 创建嵌入的渐变效果 - 实验不同嵌入强度的效果
优点： - 可以精确控制嵌入强度 - 支持负值（反向应用） - 便于实验和微调 - 适合精确控制特定概念的表达
所属插件项目：ComfyUI-Advanced-Embeddings（需额外安装）
最后更新日期：2025-01-15
中文名称：LoRA切换器
节点功能：根据条件动态选择和应用不同的LoRA模型。
参数说明： - model：要应用LoRA的基础模型 - clip：要应用LoRA的CLIP模型 - selector：选择器值 - lora_list：LoRA模型列表 - strength_model_list：模型强度列表 - strength_clip_list：CLIP强度列表
输出端口： - MODEL：应用选定LoRA后的模型 - CLIP：应用选定LoRA后的CLIP模型
使用案例： - 创建可动态切换LoRA的工作流 - 实现条件性LoRA应用 - 构建自适应生成系统
优点： - 支持动态LoRA选择 - 可以与其他控制节点结合 - 适合创建可配置的工作流 - 便于比较不同LoRA的效果
所属插件项目：ComfyUI-Dynamic-Nodes（需额外安装）
最后更新日期：2025-03-15
