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它解决了什么问题

SuperMerger 是 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI 的一个扩展，可简化 AI 图像生成模型的合并流程。它消除了在合并过程中需要将模型保存并重新加载到磁盘（HDD/SSD）的步骤，使用户能够实时测试不同的合并比例和配置，而无需浪费存储空间或时间。

它如何工作

该工具允许用户使用多种计算方法（calcmode）和合并模式（如权重求和或加差）合并多个模型（A、B 和 C）。一个关键功能是 合并块权重（MBW），它允许用户为模型架构的特定块（例如 U-Net 的输入和输出块）设置不同的合并比例，从而对艺术风格、角色和背景等元素实现精确控制。

它还包含一个 XYZ 图表，用于顺序生成，可帮助用户可视化不同 alpha、beta 或块权重如何影响网格图像中的输出。此外，它还提供工具，可在模型的 U-Net 中直接调整细节、噪声和色彩色调，而无需使用 LoRAs。

适合谁使用

使用 Stable Diffusion 的艺术家和模型创作者，希望通过模型合并实验，以高精度和高效率创建自定义混合模型。

主要亮点

• 内存中合并：直接加载合并后的模型进行生成，无需将其保存到磁盘。
• 逐块控制：可为模型的每个块（SD 1.X、2.X、XL、Flux 和 Forge NEO DiT）设置特定的合并比例。
• 高级合并模式：支持权重求和、加差、三重求和和两次求和。
• 实时可视化：使用 XYZ 图表同时测试多个合并参数和种子。
• 模型调整：通过调整选项卡微调细节、对比度、亮度和色彩色调。
• LoRA 集成：可合并 LoRAs，将 LoRAs 合并到检查点中，或从检查点中提取 LoRAs。

"这极大地简化了模型合并流程，让我能快速尝试不同组合，而无需反复保存和加载。" — @handle