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이 노드는 체크포인트 가중치를 로드하고 모델 및 CLIP 구성 요소에 강도 조정을 적용하여 LoRA(저차 적응) 방식의 훅 모델을 생성합니다. 훅 기반 접근 방식을 통해 기존 모델에 LoRA 스타일 수정을 적용할 수 있어, 영구적인 모델 변경 없이 미세 조정 및 적응이 가능합니다. 이 노드는 이전 훅과 결합할 수 있으며, 로드된 가중치를 캐싱하여 효율성을 높입니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 | 범위 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `체크포인트 파일명` | 가중치를 로드할 체크포인트 파일 (사용 가능한 체크포인트 중에서 선택) | STRING | 예 | 여러 옵션 사용 가능 |
| `모델 강도` | 모델 가중치에 적용되는 강도 배율 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | -20.0 ~ 20.0 |
| `CLIP 강도` | CLIP 가중치에 적용되는 강도 배율 (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | -20.0 ~ 20.0 |
| `이전 후크` | 새로 생성된 LoRA 훅과 결합할 선택적 이전 훅 | HOOKS | 아니요 | - |

**매개변수 제약 조건:**

- `ckpt_name` 매개변수는 사용 가능한 체크포인트 폴더에서 체크포인트를 로드합니다.
- 두 강도 매개변수 모두 -20.0에서 20.0 사이의 값을 허용하며, 0.01 단위로 증가합니다.
- `prev_hooks`가 제공되지 않으면 노드는 새 훅 그룹을 생성합니다.
- 노드는 로드된 가중치를 캐싱하여 동일한 체크포인트를 여러 번 다시 로드하는 것을 방지합니다.

## 출력

| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
| --- | --- | --- |
| `HOOKS` | 생성된 LoRA 훅으로, 제공된 경우 이전 훅과 결합됩니다. | HOOKS |

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