Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
マ。 ―画像生成モデルマージの活用について / 生成AIなんでも展示会 Vol.4 2025/...
Search
Hemlok
September 02, 2025
Research
1
71
マ。 ―画像生成モデルマージの活用について / 生成AIなんでも展示会 Vol.4 2025/09/06(土)
生成AIなんでも展示会 Vol.4での使用スライド
Hemlok
September 02, 2025
Tweet
Share
Other Decks in Research
See All in Research
Remote sensing × Multi-modal meta survey
satai
4
590
EarthDial: Turning Multi-sensory Earth Observations to Interactive Dialogues
satai
3
350
[RSJ25] Enhancing VLA Performance in Understanding and Executing Free-form Instructions via Visual Prompt-based Paraphrasing
keio_smilab
PRO
0
170
Minimax and Bayes Optimal Best-arm Identification: Adaptive Experimental Design for Treatment Choice
masakat0
0
190
Pythonでジオを使い倒そう! 〜それとFOSS4G Hiroshima 2026のご紹介を少し〜
wata909
0
1.1k
投資戦略202508
pw
0
570
不確実性下における目的と手段の統合的探索に向けた連続腕バンディットの応用 / iot70_gp_rff_mab
monochromegane
2
240
【輪講資料】Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue
hpprc
3
800
Stealing LUKS Keys via TPM and UUID Spoofing in 10 Minutes - BSides 2025
anykeyshik
0
160
湯村研究室の紹介2025 / yumulab2025
yumulab
0
190
問いを起点に、社会と共鳴する知を育む場へ
matsumoto_r
PRO
0
710
20250725-bet-ai-day
cipepser
3
530
Featured
See All Featured
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
140
34k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
355
21k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.8k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.6k
Side Projects
sachag
455
43k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
15k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
8.1k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
84
9.3k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Transcript
マ。 ―画像生成モデルマージの 活用について 生成AIなんでも展示会 Vol.4 2025/09/06 へむろっく(MixoLogy) / @Hemlok_SD
自己紹介
自己紹介 画像生成AIが好きな一般人。 音ゲーが趣味です! へむろっく ↑担当です。かわいいね @Hemlok_SD hemlok-ai Hemlok
目次 1. モデルマージとは 2. モデルマージのメリット/デメリット 3. モデルマージの実例 4. 実際の活用方法
目次 1. モデルマージとは 2. モデルマージのメリット/デメリット 3. モデルマージの実例 4. 実際の活用方法
モデルマージとは?
ずばり、料理です。
• マージとは、学習済みの既存モデルを掛け合わせて 様々なタスク処理の向上を図る手法のこと。 • 追加学習とは異なり、既存モデルを使用するため 比較的始めやすい。 • LoRA等fine tuningモデルを組み合わせると より表現の幅が広がる。
• 底なし沼。感覚でやってる。 詳しい解説
簡単に言うと • いいとこどりをしよう • モデルを混ぜて調整しよう ってことです。
目次 1. モデルマージとは 2. モデルマージのメリット/デメリット 3. モデルマージの実例 4. 実際の活用方法
• やり方が簡単 • カスタマイズが自由自在 • 自分好みのモデルが作れる モデルマージのメリット
• 試行錯誤が必要 • モデルごとにやる必要がある • ライセンスの理解が必要 モデルマージのデメリット
目次 1. モデルマージとは 2. モデルマージのメリット/デメリット 3. モデルマージの実例 4. 実際の活用方法
例えばこの生成画像…
とはいえ 1. プロンプトの効きが良い!! 2. 全体的にまとまってて惜しい!! なんか絵柄が濃い…
そこで モデルマージです!!
• 通常マージ ◦ 一般的なA+Bで行うマージ。 ◦ A+(B-C)のような差分マージもここに入る。 • 階層マージ ◦ U-Netの階層ごとにマージする手法。
◦ 細かい調整ができるが慣れが必要。 マージの種類について
今回は 「階層マージ」で やります。
今回のベースモデルは 「One obsession」
マージするモデルは 「Hassaku XL」
NoobとIllustriousについて ◇Noob系 • NoobAI-XLから派生するモデル • 全体的に色が濃くなりがち。 • プロンプトの効き目が良い。 ◇Illustrious系 •
Illustrious-XLから派生するモデル • 色が薄く絵画的な表現が得意。 • 線が細く、昔のパステルMixっぽい。
使用ツールについて
ComfyUI GitHub: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI • 現在主流のStableDiffusionのオープンソースコードツール。 • ノードベースで自由度が非常に高いのが特徴。 • WebUIよりも複雑だが、なれると戻れない使用感。 •
Forgeが開発終了したため、まだの方は移行推奨。
ワークフロー全体図
プロンプト関係 生成するプロンプトを入力するノード マージレシピを入力するノード 19個の数値でレシピを記入していく。 マージレシピ
マージ処理 マージ処理を行う今回のメインのノードたち。 階層マージの他、別途LoRAマージやモデル保存なしマージにも対応。
画像生成処理 マージしたモデルから画像を生成するノード。 マージのレシピ分画像生成を行いxy画像に出力する。
それではマージ実行!!
マージレシピ比較 • レシピを複数入れて、画像生成をしてレシピごとに生成比較を実施。 • 「これだ!!」と思うものができるまで繰り返す。
マージ結果の生成比較 • いいレシピが見つかったら モデルを保存 →元モデルとの生成画像を 比較して見極めます。 • ここでいい感じになればOK。 • ならなければLoRA等を
追加でマージしていきます。
完成したモデルの生成結果がこちら。 結構変わってるのがわかるかと思います!
このようにモデルマージを使用することで • 生成の幅がぐんと広がる • モチベが上がる • 生成で表現する『楽しみ』が増える と、いいことがたくさん。
目次 1. モデルマージとは 2. モデルマージのメリット/デメリット 3. モデルマージの実例 4. 実際の活用方法
活用例① 制作モデル 「LizMix」 • SDXL画像生成モデル。 • 累計DL1万突破(Civitai) • 1年半の継続更新を実施 • 個人的なマージモデル
代表シリーズ。
活用例② 制作モデル 「HinanoMix」 • SDXL画像生成モデル。 • LizMixの姉妹モデルとして制作。 • 使いやすさとプロンプトの 効きを重視したモデル。 •
Noobベースで汎用性が高いと 好評。
モデルマージ 楽しいのでぜひやってみましょう!