Stable Diffusionにおけるモデルマージは、複数の学習済みモデルを組み合わせて新しい独自のモデルを作成する強力な手法です。この技術は「料理」に例えられることが多く、異なる素材（モデル）の良い部分を組み合わせて、より美味しく（優れた）成果物を生み出すプロセスに似ています。単一のモデルでは達成が困難な表現や、自分の好みに完全に合致した画像生成が可能になり、LoRAの適用が面倒な場合でも好きな絵柄を統一させることができます。さらに、他の人が使っていないオリジナルモデルを作成できるため、容易に個性を出すことが可能です。本記事では、モデルマージの基本概念から実践的なコツ、最新の傾向まで詳しく解説していきます。
Stable Diffusionのモデルマージとは何ですか？初心者でもできますか？
モデルマージとは、Stable Diffusionの異なる学習済みモデルを統合し、新しいモデルを生成する手法を指します。これは、ゼロからモデルを学習させる事前学習やファインチューニングに比べて、低コストで性能を改善できるという大きな利点があります。
画像生成AIにおけるモデルは、大量の画像データから特徴やパターンを学習し、新しい画像を生成するための数学的な仕組みやアルゴリズムです。マージによって、既に完成しているモデルの強みを引き継ぎつつ、特定の画像データに特化させたり、既存のモデルと合成することで全く新しいモデルを創造することが可能になります。
初心者でも十分に実践可能です。Stable Diffusion WebUIには「Checkpoint Merger」という標準機能が搭載されており、複雑な設定なしでモデルマージを実行できます。最大3つのモデルをマージでき、最初は2つのモデルから始めることが推奨されます。
モデルマージの最大のメリットは、「オリジナルモデル」を作成できる点にあります。単体のモデルでは出しにくい絵柄が出せるようになり、モデルを自分の好みな絵柄で作ることができます。LoRAとは異なり、マージされたモデルは絵柄がブレずに固定されるため、非常に便利で安定した結果を得られます。
特に、LoRAの適用が面倒な場合でも、マージによって好きな絵柄のLoRAでモデルごと生成し、絵柄を統一させることが一挙に解決できます。他の人が使っていないモデルを作成できるため、容易にオリジナリティを出すことも可能です。
単純マージと階層マージの違いは？どちらを選ぶべきですか？
モデルマージには、主に「単純マージ」と「階層マージ」の2種類があり、それぞれ異なる特徴と用途があります。
単純マージは、モデルの全体的な特徴を一律に混ぜ合わせる方法です。これは、Stable Diffusion WebUIに標準で搭載されている「Checkpoint Merger」機能で最も簡単に実行できます。単純マージでは、すべての階層で同じ割合でモデルがマージされます。例えば、モデルAとモデルBを3:7で単純マージした場合、すべての内部層がその比率で混合されます。
一方、階層マージは、U-Netと呼ばれるモデルの内部構造における各階層（レイヤ）ごとにブレンド具合を変えて配合するマージ手法です。Stable Diffusionで使われるモデルは、通常U-Netと呼ばれる構造を持ち、これはIN層（入力から最深部手前まで）12層、中間層1層、OUT層（最深部から出力部分まで）12層の合計25階層で構成されています。さらに「Base Alpha」を加えた計26層が階層マージの対象となります。
階層マージでは、この各層のブレンド具合を個別に設定することで、特定の要素や部分だけをマージすることが可能になります。例えば、「絵柄は好みだけど背景が微妙なモデル」と「背景は綺麗だけど他は微妙なモデル」を混ぜる際に、背景に関する層を強調し、人物描画に特化したモデルの特性を引き出すといった具体的な調整が可能です。
どちらを選ぶべきかについては、初心者の方には単純マージから始めることを強く推奨します。単純マージは設定が簡単で、結果も予測しやすく、十分に満足できるオリジナルモデルを作成できます。階層マージは、各層が絵全体に相互に影響し合うため、望んだ結果を得るには非常に多くの試行錯誤が必要となり、このプロセスは「沼」と表現されることがあります。階層マージ機能はStable Diffusion WebUIにデフォルトではビルトインされておらず、SuperMergerなどの拡張機能の導入が必要です。
モデルマージを成功させるための具体的なコツと注意点は？
モデルマージを成功させ、理想のモデルを作成するためには、いくつかの重要なコツと注意点があります。
まず最も重要なのは、ライセンスの確認は必須であることです。現在主流のライセンスは「Fair AI Public License 1.0-SD」ですが、一部に制約があるモデルも存在します。特にCivitaiで公開されているモデルのライセンスには注意が必要で、商用利用不可モデルや、マージ・公開が禁止されているモデルがあります。ライセンスが途中で変更される場合もあるため、使用しているモデルのライセンス情報には常に注意を払いましょう。
次に重要なのは、混ぜるモデルの「癖（特性）」を知ることです。マージする前に、各モデルがどのような絵柄や描画の傾向を持っているかを把握しておくことが重要です。例えば、アニメ系モデルは絵柄が強いが他の部分は弱め、リアル系モデルは指や背景が強いといった傾向があります。ベースモデルには、「Animagine系」や「noob系」といった、ある程度何でもこなせるモデルが適しています。
試行錯誤は避けて通れませんが、効率的に進めるコツがあります。比率調整は、ランダムに行うのではなく、通常マージやプリセット階層マージで複数回トライ＆エラーを繰り返し、良い比率の「アタリ」を取るのが効率的です。プロンプトは固定し、ネガティブプロンプトはシンプルにすることで、モデルの弱点を把握しやすくなります。
技術的な注意点として、軽量モデル (fp16) の利用を推奨します。マージ目的なら「fp16」の軽量モデルで十分です。fp16で保存することで、モデルのデータ量を半減でき、性能はほとんど変わりません。また、すでにマージ済みのモデルは「じゃじゃ馬になりがち」で、さらに混ぜるのは難しくなるため、できるだけ元のベースモデルから始めることが推奨されます。
Checkpoint MergerとSuperMergerの使い分け方法を教えてください
Checkpoint MergerとSuperMergerは、それぞれ異なる特徴と用途を持つツールです。適切な使い分けを理解することで、より効率的なモデルマージが可能になります。
Checkpoint Mergerは、Stable Diffusion WebUIの標準機能で、単純マージを行うためのツールです。設定が簡単で、初心者でもすぐに使い始めることができます。基本的な操作は、マージするモデルを選択し、比率（Multiplier）を設定し、補間方法を指定するだけです。ファイル形式は「safetensors」を選択することが推奨されます。これは読み込みが速く、セキュリティが高いためです。
Checkpoint Mergerは、2つまたは3つのモデルを全体的に混ぜ合わせたい場合に最適で、確実に結果が得られるという安心感があります。設定項目も少なく、トラブルが起きにくいのが特徴です。初回のモデルマージや、シンプルな絵柄の組み合わせを試したい場合には、Checkpoint Mergerから始めることを強く推奨します。
一方、SuperMergerは拡張機能として導入する必要がありますが、階層マージという高度な機能を提供します。U-Netの各層に個別の比率を割り振ることができ、より細かい調整が可能です。SuperMergerには「LoRAマージ」機能もあり、モデルとLoRAをマージして、毎回LoRAを適用する手間を省くことができます。
SuperMergerの「Adjust機能」は、マージ後の画像のコントラスト、肌の質感、光の当たり方などを微調整するのに非常に強力です。また、「GRAD_V」「FLAT」「RING」「WRAP」といったプリセット（既定値）が用意されており、階層マージの試行錯誤を助けてくれます。
ただし、SuperMergerには注意点もあります。「とにかく動かない」と報告されることがあり、エラーを吐いたり、新しいモデルが生成されても元のモデルと全く同じ絵しか出てこなかったりする場合があります。現状、Forge系統よりもAUTO1111環境での利用が推奨されています。
使い分けの指針としては、まずCheckpoint Mergerで基本的なマージを試し、その結果に満足できない場合や、より細かい調整が必要な場合にSuperMergerを使用するという段階的なアプローチが効果的です。
2025年最新のおすすめマージ素材モデルと今後の傾向は？
2025年6月現在、Stable Diffusionのモデルは膨大な数が公開されており、特にSDXL系のモデルが依然として強い影響力を持っています。マージ素材として優秀なモデルをカテゴリ別に紹介します。
実写・リアル系の注目モデルでは、yayoi_mixが特に優秀です。若くて可愛い日本人（アジア人）の女の子の生成が得意で、AIが苦手とする手の描写も比較的崩れにくい特徴があります。商用利用も一部可能で、マージ素材としても安定しています。Juggernaut XLは、Stable Diffusion XLをベースとした人気モデルで、写真のようなリアルな画像を生成でき、最新バージョンには高速版の「Lightning」も登場しています。
アニメ・イラスト系では、Anime Pastel Dreamが優秀なマージ素材として知られています。優しい質感と「イラスト感」が特徴で、繊細な色使いをし、様々なモデルのマージ元として広く使われています。Animagine XLは高品質な「アニメ塗り」の美少女イラスト生成が得意で、人気と評価が高く、商用利用に制限もありません。
注意が必要なモデルとして、NoobAI-XL (NAI-XL)があります。複雑なポーズや手足の描写に長けており、アニメ調の高品質な画像を生成できますが、微調整やマージされたモデルの収益化は禁止されているため、商用利用を考えている場合は注意が必要です。
今後の傾向として注目すべきは、東京のAIスタートアップであるSakana AIが提案している進化的アルゴリズムを用いたモデルマージという技術です。この技術は、経験や勘に頼りがちなモデルマージの調整を効率化することを目的としています。EvoSDXL-JPは日本語対応・日本スタイル画像生成に特化した画像生成モデルで、SDXLモデルに進化的モデルマージを適用しています。
2025年の傾向として、SDXL系モデルの成熟が挙げられます。リアル系・アニメ系ともに多様な高品質モデルが登場し、マージ素材の選択肢が大幅に増えています。また、ライセンス問題への意識の高まりも重要な傾向で、商用利用可能なモデルへの需要が増加しています。技術面では、階層マージの自動化や、より効率的なマージ手法の開発が進んでおり、今後はより簡単に高品質なオリジナルモデルを作成できるようになると予想されます。
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