fn_registry/python/functions/ml/comfyui_inject_lora.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
comfyui_inject_lora	function	py	ml	1.0.0	pure	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	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).	comfyui ml lora stable-diffusion workflow				false			name desc workflow dict en API format (ej. salida de comfyui_build_txt2img_workflow). No se muta; se devuelve una copia. name desc lora_name Nombre del archivo .safetensors del LoRA en models/loras/. name desc strength_model Fuerza del LoRA sobre el modelo (UNet). keyword-only. name desc strength_clip Fuerza del LoRA sobre el CLIP. keyword-only. name desc model_node 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 desc clip_node node_id cuya salida CLIP (slot 1) alimentara el LoRA. Si None, se detecta la fuente que hoy alimenta los CLIPTextEncode.clip. keyword-only.	copia del workflow con un nodo LoraLoader insertado (node_id = max id numerico + 1) y reconectado entre la fuente model/clip y sus consumidores.	true	no muta el dict de entrada (pureza) inserta LoraLoader con strength correcto reconecta KSampler.model al LoRA determinismo: misma entrada -> mismo dict (builder puro)	python/functions/ml/tests/test_comfyui_inject_lora.py	python/functions/ml/comfyui_inject_lora.py

Ejemplo

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("IMG_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.