LoraModelLoader 노드는 학습된 LoRA(Low-Rank Adaptation) 가중치를 확산 모델에 적용합니다. 학습된 LoRA 모델에서 가중치를 불러오고 영향 강도를 조정하여 기본 모델을 수정합니다. 이를 통해 확산 모델을 처음부터 다시 학습시키지 않고도 동작을 사용자 지정할 수 있습니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 여부 | 범위 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `모델` | LoRA가 적용될 확산 모델입니다. | MODEL | 예 | - |
| `LoRA` | 확산 모델에 적용할 LoRA 모델입니다. | LORA_MODEL | 예 | - |
| `모델 강도` | 확산 모델을 수정하는 강도입니다. 음수 값도 설정할 수 있습니다 (기본값: 1.0). | FLOAT | 예 | -100.0 ~ 100.0 |
| `bypass` | 활성화하면 기본 모델 가중치를 수정하지 않고 LoRA를 우회 모드로 적용합니다. 학습 중이거나 모델 가중치가 오프로드된 경우 유용합니다 (기본값: False). | BOOLEAN | 예 | True 또는 False |

**참고:** `strength_model`이 0으로 설정되면 노드는 LoRA 수정을 적용하지 않고 원본 모델을 반환합니다.

## 출력

| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
| --- | --- | --- |
| `모델` | LoRA 가중치가 적용된 수정된 확산 모델입니다. | MODEL |

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