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@@ -40,12 +40,11 @@ LoRAでうまく場所の概念を学習できる方法が確立できれば日
 現状はLoraを適用するWeightを下げることで影響を軽減できますが、学習方法やLoRAの適用の仕方で影響を軽減することが出来ないか？と考えています。  
 
 ・U-net層でWeight調整することで影響を押さえられる？  
-実は僕も全然よく分かってないのですが（！）
-階層マージ(Marge Block Weighted)で多くの方が様々なモデルマージに挑戦した結果、絵を生成するU-netの各レイヤー層を調節することで描画に様々な調整ができる（？）ことがわかってきました。  
+実は僕も全然よく分かってないのですが（！）階層マージ(Marge Block Weighted)で多くの方が様々なモデルマージに挑戦した結果、絵を生成するU-netの各レイヤー層を調節することで描画に様々な調整ができる（？）ことがわかってきました。  
 例えば「INの上層はリアル調、INの下層がanime調を担当しているのではないか？」、「M_00は全体にキャラクターや服装・背景等に大きな影響が出る」、「OUT上層は、主題以外の表現 (例えば背景)に影響を及ぼしている」、「OUT04,OUT05,OUT06あたりはめっちゃ顔に影響ある」等色々な説があります。  
 
-もし、背景に大きく関与しているU-net層が分かれば、それ以外のU-net層への関与を抑えることで、既存モデルの人物描写と追加学習背景LoRAでうまく共存できないだろうか？　　
-…と考えて、U-net層別にWeightを調節できるScripts（sd-webui-lora-block-weight：https://github.com/hako-mikan/sd-webui-lora-block-weight ）を使って色々な数値を調整したXY Plot画像等を作成してみましたが…、現状では「何もわからないことがわかった」という感じです。  
+上の方で書いたkaraokeroom:0.6といった指定はU-net全体まるごとで影響を下げる設定になりますが、もし背景に大きく関与しているU-net層が分かればそれ以外のU-net層への関与を抑えることで既存モデルの人物描写と追加学習背景LoRAがうまく共存できるのでは？と考えられます。
+実際にU-net層別にWeightを調節できるScripts（sd-webui-lora-block-weight：https://github.com/hako-mikan/sd-webui-lora-block-weight ）を使って色々な数値を調整したXY Plot画像等を作成してみたりして調べていますが、現状では「何もわからないことがわかった」という感じではっきりしたことは分かっていません。   
 
 ・学習用素材の写真をうまく調整する  
 ・学習時のキャプション（タグ）の付け方などで、画風を学ばないようにできないか？