1. ComfyUI में LoRA का उपयोग करना [1]

ComfyUI में LoRA का उपयोग करने के लिए, आपको मॉडल और KSampler के बीच एक 'लोड LoRA' नोड जोड़ना होगा, और फिर क्लिप को सकारात्मक और नकारात्मक प्रॉम्प्ट से जोड़ना होगा।

1.1. ComfyUI में LoRA जोड़ना [1]

  1. ComfyUI में LoRA जोड़ने के लिए, आपको पहले मूल मॉडल और वर्कफ़्लो का उपयोग करके एक छवि बनानी होगी ताकि यह देखा जा सके कि LoRA के बिना परिणाम कैसा दिखता है [2]
    1. सुनिश्चित करें कि परिणाम की तुलना करने के लिए सीड (seed) स्थिर है [3]
    2. एक बार जब आप इसे चलाते हैं, तो आपको मूल परिणाम दिखाई देगा [4]
  2. LoRA जोड़ने के लिए, आपको वर्कफ़्लो में एक नया नोड जोड़ना होगा [6]
    1. वर्कफ़्लो पर कहीं भी राइट-क्लिक करें, 'नोड जोड़ें' चुनें, फिर 'लोडर' पर जाएं, और 'लोड LoRA' चुनें [6]
    2. 'लोड LoRA' नोड को चेकपॉइंट (checkpoint) से KSampler तक मॉडल कनेक्शन के बीच रखा जाना चाहिए [8]
    3. LoRA नोड से क्लिप (clip) आउटपुट को सकारात्मक और नकारात्मक प्रॉम्प्ट नोड्स से कनेक्ट करें [9]

1.2. LoRA की शक्ति को समायोजित करना [11]

  1. LoRA की शक्ति को समायोजित करने के लिए, आप LoRA नोड में मान बदल सकते हैं [11]
    1. उदाहरण के लिए, यदि आप वन-शॉट रिस्टोरर मॉडल (one-shot restorer models) का उपयोग करते हैं और इसे 1.5 का मान देते हैं, तो आप परिणाम देख सकते हैं [11]
    2. एक अन्य उदाहरण में, यदि आप IIMA का उपयोग करते हैं और इसे 1.5 का मान देते हैं, तो प्रभाव उतना मजबूत नहीं हो सकता है [16]
    3. यदि आप चाहते हैं कि IIMA का प्रभाव मजबूत हो, तो आप इसे "पूर्ण शक्ति" दे सकते हैं, जिसका अर्थ है कि मान को बढ़ाना [18]

1.3. कई LoRA का उपयोग करना [20]

  1. यदि आप एक साथ दो LoRA का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप एक और LoRA नोड जोड़ सकते हैं [20]
    1. आप एक नया नोड जोड़ सकते हैं या मौजूदा LoRA नोड को डुप्लिकेट कर सकते हैं [20]
    2. वर्कफ़्लो को इस तरह से कनेक्ट करें कि मॉडल चेकपॉइंट पहले LoRA नोड पर जाए, फिर दूसरे LoRA नोड पर जाए, और फिर KSampler पर जाए [22]
  2. आप प्रत्येक LoRA नोड के लिए शक्ति को समायोजित कर सकते हैं [24]
    1. उदाहरण के लिए, आप ऑफ-शोल्डर बैक, गेट राइज़ (Off-Shoulder Back, Get Rise) के लिए 0.5 का मान उपयोग कर सकते हैं [25]
    2. आपको तदनुसार प्रॉम्प्ट को भी समायोजित करना होगा [26]