説明
2つのVAEの状態辞書の重みを加重平均でマージします。ratioパラメータが補間を制御します。0.0で純粋なvae_1、1.0で純粋なvae_2となり、中間値ではリニアブレンドになります。マージを成功させるには、両方のVAEが同じアーキテクチャ（状態辞書のキーとテンソルの形が一致）を共有している必要があります。
入力
| 名前 | 型 | デフォルト | 最小 | 最大 | ステップ | 説明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
vae_1 | VAE | – | – | – | – | 1つ目のVAE（ブレンドに1 - ratio寄与）。 |
vae_2 | VAE | – | – | – | – | 2つ目のVAE（ブレンドにratio寄与）。 |
ratio | 浮動小数点 | 0.5 | 0.0 | 1.0 | 0.01 | vae_2への重み。0.0 = すべてvae_1、1.0 = すべてvae_2。 |
出力
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| – | VAE | 2つの入力VAEの要素ごとの加重平均である重みを持つ新しいVAE。 |
使用上の注意
- 両方のVAEは、状態辞書のキーとテンソルの形が同一でなければなりません。異なる場合（異なるモデルアーキテクチャ、潜在次元、チャンネル構成など）、ノードはエラーを発生させます。
- これはモデル重みの単純なリニア補間であり、より高度なマージ手法ではありません。異なるVAEファインチューン間のブレンドや、潜在空間の動作のスムーズな遷移をテストするのに役立ちます。
- 元の入力VAEは変更されません。補間された重みで新しいVAEオブジェクトが作成されます。
ratioのステップ0.01により細かい制御が可能です。スライダーを使用するか、値を直接入力してください。
コメント
GitHubでサインインしてディスカッションに参加しましょう。