ComfyUIのモデルの合成と保存｜Model Merging

＊2026年9月29日に確認した内容です。ComfyUI の公式ドキュメントの組み込みのノードの説明（ModelMergeSimple・ModelMergeAdd・ModelMergeSubtract・ModelMergeBlocks・CLIPMergeSimple・CheckpointSave・ModelSave・VAESave・LoraSave）と、ComfyUI の公式リポジトリの comfy_extras/nodes_model_merging.py によります。画面は、編集部の PC（Windows 11・NVIDIA GeForce RTX 4060）のポータブル版（Python ごと1つのフォルダに入った Windows 向けの ComfyUI。ComfyUI v0.37.0・フロントエンド 1.52.7・画面の表示は日本語）で撮りました。

ComfyUI では、組み込みのノードで2つのモデル（画像を作るために学習した内容を入れた重みのファイル）を混ぜて、新しいモデルを作れます。2つを割合で混ぜる ModelMergeSimple のほか、足す・引く・ブロックごとに割合を変えるノードがあり、プロンプトを扱う CLIP も混ぜられます。混ぜたモデルは、Save Checkpoint などのノードでファイルに保存できます。編集部は、SD1.5 と dreamshaper_8 を混ぜて保存するところまで動かしました。

モデルの合成は2つのモデルを混ぜて新しいモデルを作ること

モデルの合成（マージ）は、2つのモデルの重みを、決めた割合で組み合わせることです。公式ドキュメントでは、ModelMergeSimple を、2つの入力のモデルの強みや特徴を組み合わせたモデルを作るノードとしています。公式ドキュメントのモデルのページによると、コミュニティでは、ベースモデルを混ぜて、新しいチェックポイントや LoRA が作られています。

合成と保存のノードは、ノードライブラリ（画面の左のサイドバーの「ノード」）の「モデル」→「マージ」の分類にあります（LoraSave だけは、編集部の PC では「実験的」の分類にありました）。モデルを混ぜるノード（ModelMerge で始まるもの）は、どれも、チェックポイントを読み込むノードの「モデル」の出力を2つ受け取り、混ぜた「モデル」を出力します。

2つのモデルを割合で混ぜる：ModelMergeSimple

「モデルマージシンプル」（ModelMergeSimple）は、2つのモデルを、「比率」の値で混ぜるノードです。公式ドキュメントでは、比率が 1 なら出力は モデル1 が100%、0 なら モデル2 が100% としています。比率の初めの値は 1.0 です。

dreamshaper_8 は、Civitai で配られているチェックポイントで、Civitai のページでは元のモデルは SD 1.5 です。編集部は、次の手順で、SD1.5（Stable Diffusion v1.5。v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors）と dreamshaper_8 を混ぜて、保存しました。

1. キャンバスに「チェックポイントを読み込む」を2つ置き、1つ目で SD1.5、2つ目で dreamshaper_8 を選ぶ
2. 「モデルマージシンプル」を置き、1つ目の「モデル」の出力を「モデル1」に、2つ目の「モデル」の出力を「モデル2」につなぐ
3. 「比率」を 0.50 にする
4. 「チェックポイントを保存」を置き、「モデル」に「モデルマージシンプル」の出力を、「clip」と「vae」に1つ目の「チェックポイントを読み込む」の CLIP と VAE をつなぐ
5. 画面の右上の「実行する」を押す

比率の向きを確かめるため、編集部は、同じプロンプト・同じシード（乱数の種）の 42・20ステップ（ノイズを除く処理をくり返す回数）で、SD1.5 だけ・dreamshaper_8 だけ・混ぜたモデルの画像を作って比べました。比率 1.0 で混ぜた画像は、SD1.5 だけの画像とほぼ同じでした（1画素あたりの差の平均は、0から255の中で 0.36）。比率 0.0 で混ぜた画像は、dreamshaper_8 だけの画像とほぼ同じでした（同じく 0.21）。

足す・引く・ブロックごとに混ぜる

ModelMergeSimple のほかの合成のノードと、公式ドキュメントの説明は、次のとおりです。

このほかに、モデルの形ごとに層を細かく分けて混ぜるノード（ModelMergeSD1・ModelMergeSDXL・ModelMergeFlux1・ModelMergeSD3_2B・ModelMergeSD35_Large・ModelMergeAuraflow・ModelMergeLTXV・ModelMergeMochiPreview・ModelMergeCosmos7B・ModelMergeCosmos14B・ModelMergeCosmosPredict2_2B・ModelMergeCosmosPredict2_14B・ModelMergeWAN2_1・ModelMergeQwenImage・ModelMergeKrea2）が、公式ドキュメントに並んでいます。

CLIPを混ぜる

CLIP（プロンプトの文章をモデルが扱える形に変えるテキストエンコーダ）も、同じように混ぜられます。

CLIPMergeSimple の比率の向きは、公式ドキュメントの説明と ComfyUI のプログラムとで食い違っています。公式ドキュメントでは、比率 1.0 で2つ目の CLIP だけを使うとしています。ComfyUI v0.37.0 のプログラム（nodes_model_merging.py）では、CLIPMergeSimple は ModelMergeSimple と同じ計算で混ぜていて、比率 1.0 で1つ目の CLIP だけを使う形になります。編集部は、CLIP を混ぜた画像では確かめていません。

合成したモデルを保存する

混ぜたモデルは、次のノードでファイルに保存します。保存先は、ComfyUI のフォルダの中の output の下です。

公式ドキュメントによると、保存するファイルの名前は、ファイル名の頭（初めは checkpoints/ComfyUI など）のあとに5けたの番号を付けたもの（例：ComfyUI_00001_.safetensors）で、同じ名前があると番号が増えます。形式は .safetensors です。

編集部の PC では、比率 0.50 で混ぜたモデルが、ComfyUI/output/checkpoints/ComfyUI_00001_.safetensors（2,132,628,710 バイト・約2GB）に保存されました。チェックポイントを読み込むノードが読むのは ComfyUI/models/checkpoints なので、保存したモデルを使うときは、そのフォルダに移します。編集部は、確かめたあとで保存したモデルを消しました。

LoraSave は、ModelMergeSubtract や CLIPMergeSubtract で取り出した2つのモデルの差を、LoRA（絵柄などを足す軽い追加のモデル）に変えて保存するノードです。公式ドキュメントでは、「ランク」（初めは 8）と「lora_type」（standard・locon・loha・lokr・dylora）を選べるとしています。

モデルを読み込むノードは「ComfyUIのモデルを読み込むノード｜Load Checkpoint・Load Diffusion Model・Load CLIP・Load VAE」の記事で、ComfyUI の中で LoRA を学習する方法は「ComfyUIのLoRAの学習｜組み込みの学習ノード」の記事で解説しています。