change option name for merging network weights

train_network.py

@@ -155,22 +155,22 @@ def train(args):
     print("import network module:", args.network_module)
     network_module = importlib.import_module(args.network_module)
 
-    if args.base_modules is not None:
+    if args.base_weights is not None:
-        # base_modules が指定されている場合は、指定されたモジュールを読み込みマージする
+        # base_weights が指定されている場合は、指定された重みを読み込みマージする
-        for i, module_path in enumerate(args.base_modules):
+        for i, weight_path in enumerate(args.base_weights):
-            print(f"merging module: {module_path}")
+            print(f"merging module: {weight_path}")
 
-            if args.base_modules_weights is None or len(args.base_modules_weights) <= i:
+            if args.base_weights_multiplier is None or len(args.base_weights_multiplier) <= i:
-                weight = 1.0
+                multiplier = 1.0
             else:
-                weight = args.base_modules_weights[i]
+                multiplier = args.base_weights_multiplier[i]
 
             module, weights_sd = network_module.create_network_from_weights(
-                weight, module_path, vae, text_encoder, unet, for_inference=True
+                multiplier, weight_path, vae, text_encoder, unet, for_inference=True
             )
             module.merge_to(text_encoder, unet, weights_sd, weight_dtype, accelerator.device if args.lowram else "cpu")
 
-        print(f"all modules merged: {', '.join(args.base_modules)}")
+        print(f"all weights merged: {', '.join(args.base_weights)}")
 
     # 学習を準備する
     if cache_latents:
@@ -789,18 +789,18 @@ def setup_parser() -> argparse.ArgumentParser:
         help="automatically determine dim (rank) from network_weights / dim (rank)をnetwork_weightsで指定した重みから自動で決定する",
     )
     parser.add_argument(
-        "--base_modules",
+        "--base_weights",
         type=str,
         default=None,
         nargs="*",
-        help="base modules for differential learning / 差分学習用のベースモデル",
+        help="network weights to merge into the model before training / 学習前にあらかじめモデルにマージするnetworkの重みファイル",
     )
     parser.add_argument(
-        "--base_modules_weight",
+        "--base_weights_multiplier",
         type=float,
         default=None,
         nargs="*",
-        help="weights of base modules for differential learning / 差分学習用のベースモデルの比重",
+        help="multiplier for network weights to merge into the model before training / 学習前にあらかじめモデルにマージするnetworkの重みの倍率",
     )
 
     return parser