需通过模型合并与权重协同调节融合多个模型能力。步骤包括：一、确认模型兼容性与文件准备；二、使用内置融合器加权合并；三、命令行精细调控各模块权重；四、验证输出稳定性。
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如果您希望在即梦AI中融合多个模型的能力以获得更精准、更具复合表现力的生成结果，则需通过模型合并与权重协同调节实现。以下是执行该操作的具体步骤：
一、确认模型兼容性与文件准备
模型合并的前提是所有参与合并的模型必须基于相同基础架构（如均属SDXL或即梦4.0图形模式），且文件格式统一为.safetensors。不兼容的模型结构会导致加载失败或输出不可控噪声。
1、检查各模型文件名后缀，确保均为.safetensors格式；若含.ckpt文件，需先使用即梦AI内置转换工具转为安全张量格式。
2、核对模型元数据中的base model字段，例如“jimeng-4.0-sdxl”或“jimeng-lora-v3”，仅当该字段完全一致时方可合并。
3、将待合并模型文件全部放入同一本地文件夹，并命名清晰，如“fusion_base.safetensors”“fusion_style.safetensors”“fusion_detail.safetensors”。
二、使用即梦AI内置融合器进行加权合并
即梦AI提供图形化融合界面，支持三模型线性加权叠加，权重总和必须严格等于1.0，系统将据此计算参数插值系数，避免梯度坍缩。
1、启动即梦AI桌面端，进入“高级设置”→“模型管理”→“模型融合”子页。
2、点击“添加主模型”，选择基础能力最强的模型（通常为参数量最大者）作为融合基底。
3、依次点击“添加辅助模型”，导入其余两个模型；每添加一个，系统自动分配初始权重0.33，需手动修正。
4、在各模型右侧权重输入框中分别填入数值，例如“0.55”“0.30”“0.15”，总和必须显示为1.00，否则保存按钮置灰不可用。
5、勾选“启用动态层冻结”，该选项将锁定基底模型的底层编码器参数，仅微调顶层语义适配层，防止风格污染。
三、通过命令行参数实施精细权重调控
对于需要逐层控制影响强度的进阶用户，可绕过图形界面，直接编辑融合配置JSON文件，对UNet、CLIP Text Encoder、VAE三个核心模块分别设定独立权重，实现结构级干预。
1、在模型融合界面点击“导出配置模板”，获取默认fusion_config.json文件。
2、用文本编辑器打开该文件，在"unet_weight"字段中输入浮点数组，格式为[0.6, 0.35, 0.05]，对应三模型在UNet中的贡献比例。
3、修改"clip_weight"字段为[0.4, 0.45, 0.15]，强化第二模型的文本理解倾向；将"vae_weight"设为[0.8, 0.1, 0.1]，确保解码保真度由主模型主导。
4、保存文件后，在融合界面点击“导入自定义配置”，系统校验无误后激活“高级融合模式”标识。
四、验证融合模型输出稳定性
融合后的模型需通过多轮一致性测试，重点检测跨提示词泛化能力是否退化、关键特征是否出现衰减或冲突，避免因权重失衡导致语义漂移。
1、使用固定随机种子（seed=42）与统一CFG值（9.0），生成三组不同提示词图像：人物肖像、机械结构、自然场景。
2、观察每组输出中是否存在主体结构断裂、材质逻辑错位或文字识别异常等融合副作用。
3、若某类提示词持续失败（如机械结构生成中出现生物组织纹理），立即回溯权重配置，将对应模型在unet_weight中的数值下调0.1并重试。
4、成功融合模型将显示“✅ 已验证稳定性”标签，且在模型选择下拉菜单中以“FUSED_”前缀标识。
