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name: comfyui_inject_lora
kind: function
lang: py
domain: ml
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def comfyui_inject_lora(workflow: dict, lora_name: str, *, strength_model: float = 1.0, strength_clip: float = 1.0, model_node: str | None = None, clip_node: str | None = None) -> dict"
description: "Inserta un nodo LoraLoader en un workflow ComfyUI ya construido (API format), reconectando las salidas model/clip de la fuente actual (CheckpointLoaderSimple o LoraLoader previo) hacia el LoRA y repuntando a los consumidores (KSampler, CLIPTextEncode). Llamar varias veces encadena LoRAs. Pura: no muta el dict de entrada (copia profunda)."
tags: [comfyui, ml, lora, stable-diffusion, workflow]
uses_functions: []
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: []
params:
  - name: workflow
    desc: "dict en API format (ej. salida de comfyui_build_txt2img_workflow). No se muta; se devuelve una copia."
  - name: lora_name
    desc: "Nombre del archivo .safetensors del LoRA en models/loras/."
  - name: strength_model
    desc: "Fuerza del LoRA sobre el modelo (UNet). keyword-only."
  - name: strength_clip
    desc: "Fuerza del LoRA sobre el CLIP. keyword-only."
  - name: model_node
    desc: "node_id cuya salida MODEL (slot 0) alimentara el LoRA. Si None, se detecta la fuente que hoy alimenta KSampler.model (con el CheckpointLoaderSimple como fallback). keyword-only."
  - name: clip_node
    desc: "node_id cuya salida CLIP (slot 1) alimentara el LoRA. Si None, se detecta la fuente que hoy alimenta los CLIPTextEncode.clip. keyword-only."
output: "copia del workflow con un nodo LoraLoader insertado (node_id = max id numerico + 1) y reconectado entre la fuente model/clip y sus consumidores."
tested: true
tests: ["no muta el dict de entrada (pureza)", "inserta LoraLoader con strength correcto", "reconecta KSampler.model al LoRA", "determinismo: misma entrada -> mismo dict (builder puro)"]
test_file_path: "python/functions/ml/tests/test_comfyui_inject_lora.py"
file_path: "python/functions/ml/comfyui_inject_lora.py"
---

## Ejemplo

```python
import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.environ["HOME"], "fn_registry", "python", "functions"))
from ml.comfyui_build_txt2img_workflow import comfyui_build_txt2img_workflow
from ml.comfyui_inject_lora import comfyui_inject_lora

base = comfyui_build_txt2img_workflow("dreamshaper_8.safetensors", "a cat, detailed")
wf = comfyui_inject_lora(base, "add_detail.safetensors", strength_model=0.8)
# El LoraLoader nuevo recibe model/clip del checkpoint ["4",0]/["4",1]
# y ahora KSampler.model == [lora_id, 0], CLIPTextEncode.clip == [lora_id, 1]

# Encadenar un segundo LoRA: el detector ve que ya pasa por el primero
wf = comfyui_inject_lora(wf, "anime_style.safetensors", strength_model=0.6)
# Cadena: checkpoint -> lora1 -> lora2 -> KSampler / CLIPTextEncode
```

## Cuando usarla

Cuando tengas un workflow txt2img/img2img construido y quieras aplicarle uno o
varios LoRAs sin reescribir el grafo. Llama una vez por LoRA: cada llamada inserta
el LoraLoader justo antes de los consumidores actuales, asi que encadenar es
idempotente respecto al orden de llamada. Para apilar muchos LoRAs, encadena.

## Gotchas

- Pura: no muta el `workflow` de entrada (trabaja sobre una copia profunda) y NO
  valida que `lora_name` exista en el servidor. Valida con `comfyui_validate_workflow`.
- Asume la convencion de slots de ComfyUI: MODEL=output 0, CLIP=output 1, tanto
  en CheckpointLoaderSimple como en LoraLoader. Workflows con loaders no estandar
  pueden necesitar `model_node`/`clip_node` explicitos.
- Detecta la fuente actual por el KSampler.model y el primer CLIPTextEncode.clip.
  Si el workflow no tiene un nodo cuyo class_type acabe en "KSampler", pasa
  `model_node` explicito o lanza ValueError.
- El nuevo node_id es `max(ids numericos) + 1`. Si tu workflow usa ids no
  numericos, el contador cae a `len(workflow) + 1`.