Este nodo crea un modelo de enganche como un LoRA (Adaptación de Bajo Rango) cargando pesos de puntos de control y aplicando ajustes de intensidad tanto al modelo como a los componentes CLIP. Permite aplicar modificaciones estilo LoRA a modelos existentes mediante un enfoque basado en enganches, posibilitando el ajuste fino y la adaptación sin cambios permanentes en el modelo. El nodo puede combinarse con enganches anteriores y almacenar en caché los pesos cargados para mayor eficiencia.

## Entradas

| Parámetro | Descripción | Tipo de Dato | Requerido | Rango |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `ckpt_name` | El archivo de punto de control del cual cargar los pesos (seleccionar entre los puntos de control disponibles) | STRING | Sí | Múltiples opciones disponibles |
| `strength_model` | El multiplicador de intensidad aplicado a los pesos del modelo (predeterminado: 1.0) | FLOAT | Sí | -20.0 a 20.0 |
| `strength_clip` | El multiplicador de intensidad aplicado a los pesos de CLIP (predeterminado: 1.0) | FLOAT | Sí | -20.0 a 20.0 |
| `prev_hooks` | Enganches anteriores opcionales para combinar con los nuevos enganches LoRA creados | HOOKS | No | - |

**Restricciones de parámetros:**

- El parámetro `ckpt_name` carga puntos de control desde la carpeta de puntos de control disponibles
- Ambos parámetros de intensidad aceptan valores de -20.0 a 20.0 con incrementos de 0.01
- Cuando no se proporciona `prev_hooks`, el nodo crea un nuevo grupo de enganches
- El nodo almacena en caché los pesos cargados para evitar recargar el mismo punto de control múltiples veces

## Salidas

| Nombre de Salida | Descripción | Tipo de Dato |
| --- | --- | --- |
| `HOOKS` | Los enganches LoRA creados, combinados con cualquier enganche anterior si se proporciona | HOOKS |

> Esta documentación fue generada por IA. Si encuentra algún error o tiene sugerencias de mejora, ¡no dude en contribuir! [Editar en GitHub](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/CreateHookModelAsLora/es.md)

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**Source fingerprint (SHA-256):** `8c0dd6b2e8e99e1d7dbc864aa802c0713842fb0d4ee018ea5cbedfb7896a770d`
