階層マージとは、画像生成AIの学習モデルをレイヤーごとに重み付けして混合すること

階層マージとは、画像生成AIの学習モデルをレイヤーごとに重み付けして混合することです。

U-Netというネットワーク構造を利用して、マージの方法や比率を調整できます。

階層マージには、単純マージ、差分マージ、3モデル加重マージ、2重加重マージなどの種類があります。

階層マージを使うと、例えばリアル調とイラスト調のモデルを組み合わせて、3D感のあるアニメ風の画像を生成することができます。

階層マージのメリットとデメリットは、以下のようになります。

- メリット
  - モデルの特徴を細かく調整できる
  - モデルの相性を考慮しながらマージできる
  - マージの結果を可視化できる

- デメリット
  - マージに時間がかかる
  - マージの方法や比率を決めるのが難しい
  - マージの結果が予測できない場合がある

階層マージのやり方は、以下の手順で行います。

1. マージしたいモデルを選ぶ。
2つか3つのモデルが必要です。

2. マージモードを選ぶ。
単純マージ、差分マージ、3モデル加重マージ、2重加重マージなどがあります。

3. 算出モードを選ぶ。
Normal、Add、Subtract、Multiplyなどがあります。

4. 各レイヤーに重み付けをする。
スライダーを動かして、モデルの比率を調整します。

5. マージを実行する。
マージの結果が画像として表示されます。