本篇将引导了解并完成单个 LoRA 模型的使用
LoRA 模型（Low-Rank Adaptation）是一种用于微调大型生成模型（如 Stable Diffusion）的高效技术。 它通过在预训练模型的基础上引入可训练的低秩矩阵，仅调整部分参数，而非重新训练整个模型，从而以较低的计算成本实现特定任务的优化，相对于类似 SD1.5 这样的大模型，LoRA 模型更小，更容易训练。
上面的图片对比了同样参数下dreamshaper_8直接生成和使用blindbox_V1MixLoRA 模型生成的图片对比，我们可以看到通过使用 LoRA 模型，可以在不调整基础模型的情况下，生成更符合我们需求的图片。
我们将演示如何使用 LoRA 的示例。所有 LoRA 变体：Lycoris, loha, lokr, locon, 等… 都是以这种方式使用。
在本示例中，我们将完成以下内容来学习ComfyUI中加载并使用 LoRA 模型，将涉及以下内容：
- 安装 LoRA 模型
- 使用 LoRA 模型生成图片
Load LoRA节点的简单介绍
请下载dreamshaper_8.safetensors并保存至ComfyUI/models/checkpoints目录
请下载blindbox_V1Mix.safetensors并保存至ComfyUI/models/loras目录
请下载下面的工作流图片,并拖入 ComfyUI 以加载工作流
Metadata 中包含工作流 json 的图片可直接拖入 ComfyUI 或使用菜单Workflows->Open（ctrl+o）来加载对应的工作流。
请参照下图步骤，来确保对应的工作流可以正常运行
- 确保
Load Checkpoint加载了dreamshaper_8.safetensors - 确保
Load LoRA加载了blindbox_V1Mix.safetensors - 点击
Queue按钮，或者使用快捷键Ctrl(cmd) + Enter(回车)来执行图片的生成
位于ComfyUImodelsloras的模型会被 ComfyUI 检测到，并在这个节点中加载
| 参数名称 | 作用 |
|---|---|
| model | 连接基础模型 |
| clip | 连接 CLIP 模型 |
| lora_name | 选择要加载使用的 LoRA 模型 |
| strength_model | 影响 LoRA 对 模型权重（model）的影响程度，数值越大 LoRA 风格越强 |
| strength_clip | 影响 LoRA 对 CLIP 词嵌入（clip）的影响程度 |
| 参数名称 | 作用 |
|---|---|
| model | 输出应用了 LoRA 调整的模型 |
| clip | 输出应用了 LoRA 调整的 CLIP 模型 |
该节点支持链式连接，可以将多个Load LoRA节点串联来应用多个 LoRA 模型，具体请参考ComfyUI 应用多个 LoRA 示例
- 试着修改提示词，或者调整
Load LoRA节点的不同参数，比如strength_model，来观察生成图片的变化，熟悉对应节点。 - 访问网站www.2020web.cn，下载其它风格的 LoRA 模型，尝试使用。