webUI(1111版)でモデルをマージする方法とおすすめの配合比率を解説 | 経済的生活日誌

webUI(1111版)でモデルをマージする方法とおすすめの配合比率を解説

webUI(1111版)でモデルをマージする方法とおすすめの配合比率を解説ソフトウェア

Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)Checkpoint Mergerを使いモデル混合・配合を行う方法と、おすすめの混ぜる割合(配合比率)について画像付きで丁寧に解説します。

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1,マージしたいモデルをmodelsフォルダに配置

まずは混ぜたいモデルファイル(.ckpt)をWebUIのモデルフォルダに配置します。

通常モデルファイルの配置先は、このフォルダ内です。
「C:\中略\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion

このように色々元となるモデルファイルを置いておきます。

2,WebUIを起動しマージメニューを開く

webuiのcheckpoint mergeを使用します。

まず、いつも通りに「webui-user.bat」をダブルクリックしてWebUIを起動します。

そして「Checkpoint Merger」を選択します。

WebUIのバージョンによってはこのメニューは実装されていない可能性があります。

古いバージョンをお使いの場合はこちらを参考にしてWebUIをアップデートしてください。

3,マージ設定項目の解説

マージ後のモデル名入力欄

とりあえず簡単なところから解説しています。

マージモデル名について。

マージ後のモデル名を好きに入力します。

ただしマルチバイト文字日本語など)は避けた方が無難でしょう。

原則として半角のアルファベットと数字だけを用いておけば不都合なことにはなりません。

また、空欄のままマージを実行すると適当な名前が自動的に割り振られます
だから「(Optional)」なんですね。

モデル選択欄&マージ方式と割合設定

次に上の3つのプルダウンメニューについて解説します。

3つともモデルの選択欄ですが、次のような役目を持ちます。

  • A(Primary model):マージのベースになるモデル
  • B(Secondary model):マージ方法によって役目が異なるモデル
  • C(Tertiary model):Bと同じく

B(Secondary)とC(Tertiary)のモデルの働き方は、補間方法(Interpolation Method)によって異なります。

具体的には、加重か差分かによります。

  • 加重合計(Weighted sum):A*(1-M)+B*M
  • 差分(Add Difference):A+((B-C)*M)

難しいですよね。
とはいえ、ぶっちゃけ覚える必要はありません

ネットの様々なおすすめマージ配合比率を探し、それを自宅で採用する程度ではこの加重か差分か、など意識することはありません

マージ方法については、一般にこのように↓記載されます。

Anything + (nai-nsfw - nai-sfw) x 0.3

そのため、式の形からInterpolation Methodについてこれは差分配合=Add Differenceだなと判斷できれば十分です。

ちなみにこの場合正解をすべて書くと、
A : Anything,
B : nai-nsfw,
C : nai-sfw,
M : 0.3,
Interpolation Method : Add Difference
となります。

3.5,モデルマージの負荷

下の方で紹介するおすすめマージ比率の1つを実際にやってみました。

Mix InfoABCMerge Name
Weighted Sum @ 0.05Novel AiStable Diffusion 1.4N/ANovel Ai FIX

このようにセットします。

実行してみると、CPU・GPUは殆ど何も使用率に変化がありませんでした。

唯一明確に使用率が上がったのは、RAMです。

およそ7GB 程度使用されました。

おそらくマージに用いる元となるモデル2つのファイルサイズ(1つあたり4~5GB)の合計ほどのRAM消費と考えておけば良いです。

3つのモデルをマージした際は、11GB程度のRAM消費でした。

RAMが不足していると極端にマージ速度が低下しうるので、現在16GB程度しかない場合はRAM増設がおすすめです。

4,おすすめの配合比率

基本的には通称「カクテル表」「配合表」などと呼ばれている以下のレントリー記事を参考にして始めるのがおすすめです。

https://rentry.co/LFTBL
https://rentry.org/hdgrecipes#anything-and-everything-mix-ver15-5265dcf6

ちなみにC:N/Aと書いてある場合は、Cはなし=加重合計(Weighted sum)と解釈できますね。

その記事から有名・有用なモデル配合を2つほど載せておきます。

なお、配合元となるモデルは全て以下のリンク集からダウンロードできます

1,Berrymix(ベリーミックスモデル)

使用モデル一覧

Novel AI [925997e9]
Stable Diffusion 1.4 [7460a6fa]
Zeipher F111 [7eac8788]
r34_e4 [6e45cf2c]

配合比率


Mix InfoABCMerge Name
Weighted Sum @ 0.05Novel AIStable Diffusion 1.4N/ANovel AI FIX
Add Difference @ 1.0Novel AI FIXZeipher F111Stable Diffusion 1.4Berry’s Mix Part 1
Weighted Sum @ 0.25Berry’s Mix Part 1r34_e4N/Aberrymix
https://rentry.co/LFTBL

さらなるマージ(オプション)

使用モデル一覧

Bukkake b4a14787
Missionary e02601f3
PuppyStyle e02601f3

配合比率

Mix InfoABCMerge Name
Add Difference @ 1.0berrymixBukkakeStable Diffusion 1.4Berry Bukkake 100
Add Difference @ 0.5berrymixMissionaryStable Diffusion 1.4Berry Missionary 50
Add Difference @ 0.5berrymixPuppyStyleStable Diffusion 1.4Berry PuppyStyle 50
Add Difference @ 1.0Berry Missionary 50BukkakeStable Diffusion 1.4Berry Missionary 50 Bukkake
Add Difference @ 1.0Berry PuppyStyle 50BukkakeStable Diffusion 1.4Berry PuppyStyle 50 Bukkake
https://rentry.co/LFTBL

2,まだ名もなきNAIを元にした良いマージ

使用モデル

Novel AI [925997e9]
Stable Diffusion v1.5 [81761151]
trinart2_step115000 [f1c7e952]

配合比率


Mix InfoABCMerge Name
Weighted Sum @ 0.2Novel AItrinart2_step115000なし0_2_NAI_TRIN
Weighted Sum @ 0.25Novel AIStable Diffusion v1.5なし0_25_NAI_STABLE
https://rentry.co/LFTBL

NAI ベースの高品質モデルです。

AI関連記事まとめ

配合に用いたモデルはこちらからダウンロードリンクを探せます。

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