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# Documentation
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- Class name: MergeModels
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- Category: Art Venture/Utils
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- Output node: False
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MergeModels节点旨在根据指定的比率将两个模型融合在一起，有效地合并它们的特征和功能。这个过程允许创建结合了两个输入模型的优势或属性的混合模型。
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# Input types
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## Required
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- model1
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- 要合并的第一个模型。它作为基础模型，第二个模型的关键特征将根据指定的比率应用到这个模型上。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: comfy.model_base.Model
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- model2
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- 要合并的第二个模型。这个模型的关键特征将应用到第一个模型上，其影响程度由比率决定。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: comfy.model_base.Model
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- ratio
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- 一个浮点值，用于确定合并过程中两个模型之间的平衡。比率越接近1.0，第二个模型的特征在结果中的权重就越大。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- model
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- 根据指定比率合并两个输入模型后得到的结果模型。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: comfy.model_base.Model
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## Usage tips
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- Infra type: `CPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class UtilModelMerge:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {
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"required": {
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"model1": ("MODEL",),
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"model2": ("MODEL",),
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"ratio": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.01}),
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}
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}
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RETURN_TYPES = ("MODEL",)
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CATEGORY = "Art Venture/Utils"
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FUNCTION = "merge_models"
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def merge_models(self, model1, model2, ratio=1.0):
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m = model1.clone()
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kp = model2.get_key_patches("diffusion_model.")
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for k in kp:
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k_unet = k[len("diffusion_model.") :]
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if k_unet == "input_blocks.0.0.weight":
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w = kp[k][0]
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if w.shape[1] == 9:
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w = w[:, 0:4, :, :]
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m.add_patches({k: (w,)}, 1.0 - ratio, ratio)
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else:
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m.add_patches({k: kp[k]}, 1.0 - ratio, ratio)
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return (m,)
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```
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