ComfyUI External LoRA Loader：打破路径限制，任意位置加载 LoRA

ComfyUI External LoRA Loader 是一款强大的自定义节点，彻底解决了 ComfyUI 原生 Load LoRA 节点只能从固定目录读取文件的局限。它允许用户直接从任何已挂载的驱动器（如外部硬盘、NAS、第二块 SSD）浏览并加载 LoRA 文件，无需复制文件、创建符号链接或重启服务器。

• GitHub：https://github.com/comfyuiattic-989/ComfyUI-External-Lora-Loader

通过内置的智能文件浏览器、元数据预览和系统 RAM 缓存机制，它不仅提升了工作流的灵活性，还显著优化了频繁切换 LoRA 时的加载速度。

核心功能

1. 全磁盘树状文件浏览器

• 自动检测驱动器：启动时自动扫描 Windows (C:, D:…)、macOS (/Volumes/) 和 Linux (/mnt/, /media/) 的所有挂载点。
• 可视化导航：点击 “Browse” 弹出模态框，以树状结构展开文件夹，支持点击选择、双击确认。
• 智能筛选：支持按文件类型筛选（Safetensors, Checkpoint, PyTorch, All LoRA types），快速定位目标文件。
• 状态记忆：浏览器窗口的位置、大小及当前浏览路径会在会话中自动记忆，下次打开时直接定位到上次选择的文件。

2. 免加载元数据预览

点击任意 .safetensors 文件，右侧会弹出详细信息面板，无需将完整模型载入内存即可查看：

• Overview: 文件大小、基础模型版本、Rank/Alpha、有效比例。
• Training: 训练步数、Epochs、图像数量、分辨率、学习率。
• Tags: 提取高频触发词（Trigger Tags），以芯片形式展示。
• About:作者、许可证及训练备注。

3. 系统 RAM 缓存与 LRU 淘汰

• 极速加载：首次加载 LoRA 后将其缓存在系统 RAM 中。后续使用相同路径时，完全跳过磁盘 I/O，直接从内存读取张量。
• 智能管理：
  • Max Cache MB: 可设置缓存上限（默认 2GB）。
  • LRU 淘汰: 当缓存满时，自动剔除最久未使用的 LoRA。
  • 实时统计: 节点显示当前缓存占用量，支持一键 “Clear Cache” 释放内存。

4. 原生兼容与控制

• 独立强度控制: 提供 model_strength (UNet) 和 clip_strength (CLIP) 独立滑块，范围 -10.0 到 10.0。
• 无缝集成: 输入输出接口与原生 Load LoRA 完全一致，可直接替换现有节点，无需修改工作流其他部分。

安装与使用

手动安装

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/comfyuiattic-989/ComfyUI-External-Lora-Loader
pip install psutil  # 确保依赖已安装

重启 ComyoUI。

使用方法

1. 添加节点：右键画布 → Add Node → loaders → External LoRA Loader。
2. 连接线路：
   • 将 Checkpoint Loader 的 MODEL 和 CLIP 连入该节点。
   • 将该节点的输出连入 KSampler 或后续处理节点。
3. 选择 LoRA：
   • 点击节点上的 Browse… 按钮。
   • 在弹出的窗口中导航至外部驱动器上的 LoRA 文件。
   • 点击文件查看元数据，确认无误后点击 Select 或按 Enter。
4. 调整强度：根据需要调整 model_strength 和 clip_strength。

节点参数参考

常见问题与提示

• 驱动器未显示？
  • 确保驱动器已正确挂载且当前用户有读取权限。
  • ComfyUI 启动后新挂载的驱动器需重启软件才能识别。
• 缓存多大合适？
  • 如果你的常用 LoRA 总大小在 5GB 以内，且系统内存充足，可以将 max_cache_mb 设为 4096 或更高，以实现极致的切换速度。
• 为什么比原生节点快？
  • 原生节点每次运行都可能重新读取磁盘（取决于实现），而本节点通过 RAM 缓存实现了“一次加载，多次复用”，特别适合需要频繁测试不同 LoRA 组合的场景。