Hypernetwork（ハイパーネットワーク）は、より大きなベースモデルの重みを直接変えずにその振る舞いを変更する小さな追加ニューラルネットワークを学習させることで、AI画像生成モデルをファインチューニングする技法である。フルモデルのファインチューニングより少ない計算コストとストレージで、モデルに新しいスタイル・被写体・美的特徴を教えられる。

ハイパーネットワークは、生成時にベースモデルの中間活性化に適用する変換を学習し、ベースモデル自体の数百万パラメータを変更せずに出力を望む特徴へ導く。このアプローチにより、異なるスタイルや被写体用の複数のハイパーネットワークを作り、必要に応じて差し替え、単一のベースモデルに適用できる修正のライブラリをユーザーが持てる。Stable Diffusionコミュニティではスタイル適応やアーティスト固有の修正を作る手法として人気があった。

LoRAなど新しい技法が効率と効果でより広く採用されている一方で、ハイパーネットワークは特定のモデルカスタマイズには有効なアプローチとして残っている。利用可能な各種ファインチューニング技法を理解することで、必要な適応の種類と利用可能なリソースに基づき、クリエイターは目的に合った手法を選べる。