bbcmc 画像生成AI用ツールの開発などをしています。 何かを改造している事が多いので、関連の事を書きます。 制作時の調査まとめ等を書くかも。 https://github.com/bbc-mc https://note.com/bbcmc bbcmc https://d2l930y2yx77uc.cloudfront.net/assets/default/default_note_logo_202212-f2394a9e5b60c49f48650eee13f6e75987c8c4f1cfa7555629a9697dc6015cd9.png https://d2l930y2yx77uc.cloudfront.net/assets/default/default_note_logo_202212-f2394a9e5b60c49f48650eee13f6e75987c8c4f1cfa7555629a9697dc6015cd9.png 249F80 ja Sun, 27 Sep 2026 16:15:10 +0900 [実験レポ] モデル内の各項目の効果をざっくりと調べる 今回は、モデル内に存在するデータの種類ごとにマージを行い、その影響を観察する。
※本記事の内容については検討が不十分だが、一旦は公開しておく。

はじめに


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さらに、修正の効果の検証と、修正の副作用についてもまとめた。


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今回は Waifu Diffusion 1.3 について、同様の調査を行う。


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※ご指摘ありがとうございます！


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※Checkpoint Merger で使用されているマージ処理について理解が不足していると判明したので、ちゃんと確認しておく。

extras.py  run_modelmerger


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念のため。現在主に利用されているマージ手法では TextEncoder部は破損しない


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日々お世話になっている AUTOMATIC1111氏の Web UI だが、モデルを読み込むときに少し 中身をいじる ので、何をしているのかをまとめておく。
また、保存方法に少し癖があるので、まとめておく。


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Model Block Merge は、従来とはまた違った良い結果を出し得るマージ手法として、一定の評価と期待を得ている。利用した成果も共有され始めており、美しい画像の数々は、日々日々、私の心を癒やし、ディスク領域を圧迫し続けている。（ありがたい事です。絵師様/術師様に感謝）


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