LoRA マージのやり方
LoRA は Stable Diffusion のベースモデルにスタイルや特定キャラを追加するための差分データ（数十〜数百 MB）です。
sd.keydrop.net にはブラウザだけで動く LoRA マージツール が内蔵されており、Python も追加ソフトもなしで .safetensors を合成できます。
① 必要なもの
- ベースモデル: SD 1.5 / SDXL の
.safetensors（Civitai / Hugging Face 等から入手） - LoRA: Kohya 形式の
.safetensors（ベースのアーキテクチャと合わせる） - VRAM: 4GB 以上（SDXL LoRA は 8GB 推奨）
② マージタブを開く
sd.keydrop.net を開き、上部のタブから「マージ」を選択します。
③ ベース & LoRA を読み込む
- ベースの
.safetensorsをドラッグ & ドロップ - 「LoRA 追加」から 1 つ以上の LoRA を追加
- 各 LoRA の強度 α を設定（通常 0.5〜1.0、ゼロで実質無効）
④ マージを実行
「マージ」ボタンを押すと、Pure TypeScript 実装のマージ処理がブラウザ内で動きます。進捗バーで状態を確認できます。処理時間は SD 1.5 で 30 秒〜2 分程度、SDXL で 2〜5 分程度が目安です。
⑤ ダウンロード & 利用
マージ済みの .safetensors をダウンロード。sd.keydrop.net で生成に使うには、
safetensors → ONNX 変換
の手順に進んでください（AUTOMATIC1111 で使う場合は .safetensors のまま models/Stable-diffusion/ に置くだけで OK）。
LCM LoRA で高速化する小ワザ
ベースモデル + 好みのスタイル LoRA + latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5（α=1.0）を同時マージすると、カスタムスタイルを保ったまま 4〜8 ステップで生成できるモデルが作れます。
詳細は LCM モデル解説 を参照。
よくある失敗
- 「アーキテクチャ不一致」エラー: SD 1.5 用 LoRA を SDXL ベースに適用しようとすると発生。対応アーキテクチャを確認
- メモリ不足: タブを複数開いていると失敗しやすい。不要タブを閉じて再試行
- マージ後も LoRA の効果が弱い: α を 1.0〜1.2 に上げる。過度に上げると破綻