Load LoRA
로컬 디스크에서 LoRA 파일을 로드하고 Pipeline Builder가 수락하는 출력으로 제공합니다.
카테고리: ModularDiffusion/Pipeline
어떤 노드인가요?
- 노드당 하나의 LoRA를 로드합니다. 여러 LoRA를 중첩(stack)하려면 여러
Load LoRA노드를 배치하고 모두 동일한 소비자(consumer) 노드에 연결하세요. - LoRA를 사용하는 두 가지 방법:
- Pipeline Builder — 빌드 시점에 LoRA가 모델 가중치에 융합(fuse/bake)됩니다.
weight는 해당 시점에 고정되며, 이를 변경하면 캐시된 파이프라인이 다시 빌드됩니다. 항상 활성화 상태로 유지하려는 LoRA에 가장 적합합니다. - LoRA Pipeline — 생성할 때마다(per generation) LoRA가 활성화되고 이후 해제됩니다. 기본 파이프라인은 절대 수정되지 않으므로 실행 간에
weight를 변경해도 재빌드가 트리거되지 않습니다. IC LoRA, 슬라이더 LoRA, 또는 브랜치 간에 어댑터를 교체하는 워크플로우에 가장 적합합니다.
- Pipeline Builder — 빌드 시점에 LoRA가 모델 가중치에 융합(fuse/bake)됩니다.
.safetensors,.sft,.pt,.bin,.json,.lora형식을 지원합니다.
일반적인 워크플로우 위치
# 융합 방식 (빌드 시점에 모델에 구워짐):
[Load LoRA] ─┐
[Load LoRA] ─┼─→ Pipeline Builder → Generate Media Latents
[Load LoRA] ─┘
# 생성별 방식 (런타임에 적용됨):
Pipeline Builder ──┐
[Load LoRA] ───────┤→ LoRA Pipeline → Generate Media Latents
[Load LoRA] ───────┘
노드 미리보기

입력 (Inputs)
| 이름 | 유형 | 필수 여부 | 설명 |
|---|---|---|---|
file_path |
path | 예 | LoRA 파일의 절대 경로입니다. |
weight |
float (0.0–1.0) | 아니오 | 이 LoRA의 영향력(가중치)이며, 기본값은 1.0입니다. |
출력 (Outputs)
| 이름 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
loras |
loras (dict) |
{path: weight} — Pipeline Builder의 loras 입력에 연결합니다. |
trigger_phrase |
str | 프롬프트에 포함할 선택적 패스스루 문구입니다. 기본적으로 숨겨져 있습니다. |
팁 및 주의사항
- Hugging Face 리포지토리 ID는 여기서 지원되지 않습니다. 파일을 먼저 다운로드하세요. 이 노드는 디스크에서만 로드합니다.
- LoRA는 기본 파이프라인 아키텍처와 일치해야 합니다 (Flux LoRA → Flux 파이프라인 등). 불일치는 LoRA를 로드할 때가 아니라 파이프라인 빌드 시점에 나타납니다.
weight는 융합(fuse) 시점에 반영됩니다. LoRA가 모델에 융합되므로 전체 파이프라인을 다시 빌드하지 않고는 생성 간에weight를 변경할 수 없습니다.- 트리거 문구: LoRA에 트리거 워드가 필요한 경우 프롬프트에 직접 입력하세요 —
trigger_phrase파라미터는 기본적으로 숨겨져 있으며 현재는 패스스루 메타데이터일 뿐입니다.
관련 항목
- Modular Diffusion Pipeline Builder — 융합 LoRA 소비자.
- LoRA Pipeline — 생성별 LoRA 소비자.
- 워크플로우 템플릿:
workflows/templates/LoRAText2Image.py.\n