本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议，欢迎贡献！ 在 GitHub 上编辑ModelMergeSDXL 节点允许您通过调整两个模型对架构不同部分的影响力，将两个 SDXL 模型混合在一起。您可以控制每个模型对时间嵌入、标签嵌入以及模型结构中各个块的贡献程度。这会创建一个结合了两个输入模型特征的混合模型。
输入
| 参数 | 数据类型 | 是否必填 | 范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
模型1 | MODEL | 是 | - | 要合并的第一个 SDXL 模型 |
模型2 | MODEL | 是 | - | 要合并的第二个 SDXL 模型 |
time_embed. | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 时间嵌入层的混合权重（默认值：1.0） |
label_emb. | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 标签嵌入层的混合权重（默认值：1.0） |
input_blocks.0 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输入块 0 的混合权重（默认值：1.0） |
input_blocks.1 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输入块 1 的混合权重（默认值：1.0） |
input_blocks.2 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输入块 2 的混合权重（默认值：1.0） |
input_blocks.3 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输入块 3 的混合权重（默认值：1.0） |
input_blocks.4 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输入块 4 的混合权重（默认值：1.0） |
input_blocks.5 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输入块 5 的混合权重（默认值：1.0） |
input_blocks.6 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输入块 6 的混合权重（默认值：1.0） |
input_blocks.7 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输入块 7 的混合权重（默认值：1.0） |
input_blocks.8 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输入块 8 的混合权重（默认值：1.0） |
middle_block.0 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 中间块 0 的混合权重（默认值：1.0） |
middle_block.1 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 中间块 1 的混合权重（默认值：1.0） |
middle_block.2 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 中间块 2 的混合权重（默认值：1.0） |
output_blocks.0 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出块 0 的混合权重（默认值：1.0） |
output_blocks.1 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出块 1 的混合权重（默认值：1.0） |
output_blocks.2 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出块 2 的混合权重（默认值：1.0） |
output_blocks.3 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出块 3 的混合权重（默认值：1.0） |
output_blocks.4 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出块 4 的混合权重（默认值：1.0） |
output_blocks.5 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出块 5 的混合权重（默认值：1.0） |
output_blocks.6 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出块 6 的混合权重（默认值：1.0） |
output_blocks.7 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出块 7 的混合权重（默认值：1.0） |
output_blocks.8 | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出块 8 的混合权重（默认值：1.0） |
out. | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 输出层的混合权重（默认值：1.0） |
输出
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
model | MODEL | 合并后的 SDXL 模型，结合了两个输入模型的特征 |
Source fingerprint (SHA-256):
6c7572a6ed50534f2d9ad6f499146763457da58f0c9dd4b85204e67f7d3e9660