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Documentation Index

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ModelMergeSD35_Large ノードを使用すると、2つのStable Diffusion 3.5 Largeモデルをブレンドし、異なるモデルコンポーネントの影響度を調整できます。このノードは、埋め込み層からジョイントブロック、最終層に至るまで、2つ目のモデルの各部分が最終的なマージモデルにどの程度寄与するかを精密に制御します。

入力

パラメータデータ型必須範囲説明
モデル1MODELはい-マージの基盤となるベースモデル
モデル2MODELはい-ベースモデルにブレンドされるコンポーネントを持つ2つ目のモデル
pos_embed.FLOATはい0.0~1.0model2の位置埋め込みがマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
x_embedder.FLOATはい0.0~1.0model2のx埋め込みがマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
context_embedder.FLOATはい0.0~1.0model2のコンテキスト埋め込みがマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
y_embedder.FLOATはい0.0~1.0model2のy埋め込みがマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
t_embedder.FLOATはい0.0~1.0model2のt埋め込みがマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.0.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック0がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.1.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック1がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.2.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック2がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.3.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック3がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.4.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック4がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.5.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック5がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.6.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック6がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.7.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック7がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.8.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック8がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.9.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック9がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.10.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック10がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.11.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック11がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.12.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック12がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.13.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック13がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.14.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック14がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.15.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック15がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.16.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック16がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.17.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック17がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.18.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック18がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.19.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック19がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.20.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック20がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.21.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック21がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.22.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック22がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.23.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック23がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.24.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック24がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.25.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック25がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.26.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック26がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.27.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック27がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.28.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック28がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.29.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック29がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.30.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック30がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.31.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック31がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.32.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック32がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.33.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック33がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.34.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック34がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.35.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック35がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.36.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック36がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
joint_blocks.37.FLOATはい0.0~1.0model2のジョイントブロック37がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
final_layer.FLOATはい0.0~1.0model2の最終層がマージモデルにブレンドされる度合いを制御します(デフォルト:1.0)
注記: すべてのブレンドパラメータは0.0~1.0の値を受け入れます。0.0はその特定のコンポーネントに対するmodel2の寄与がないことを意味し、1.0はmodel2の完全な寄与を意味します。

出力

出力名データ型説明
modelMODEL指定されたブレンドパラメータに従って、2つの入力モデルの特徴を組み合わせた結果のマージモデル

Source fingerprint (SHA-256): 1b491bd96cc40c6098fd8194f66753bc0f7aa485ea5f97b67b4d864cc9615c9a