深度學習已經成為了現代計算機科學的重要分支，其中包含了很多神經網絡的技術。而随着計算機硬體的不斷進步，神經網絡的深度也越來越深，進而使得AI預訓練的神經網絡的複雜度也變得越來越高。在這種情況下，深度學習的一個重要問題就是如何提高模型的訓練效率和準确性。Hypernetwork技術就是其中一個重要的解決方案。
Hypernetwork技術是指使用另外一個神經網絡來生成主網絡的權重和偏置等參數的技術。具體來說，使用Hypernetwork技術的深度學習模型可以通過在輸入向量上運作一個較小的網絡來生成其他網絡中的權重和偏置等參數，進而使得深度學習模型可以更加高效地學習資料集中的特征。在建立角色時，未使用Hypernetwork技術的stable diffusion 基礎人物角色模型則需要手動調整權重和偏置等參數，這不僅非常耗時而且容易出現過拟合等問題。
使用Hypernetwork技術和未使用Hypernetwork技術的深度學習模型有哪些主要差異呢？
首先，使用Hypernetwork技術的深度學習模型可以更加高效地學習人物角色資料集中的特征。這是因為Hypernetwork技術可以自動調整模型的參數，進而使得模型可以更好地适應不同的資料集。而未使用Hypernetwork技術的深度學習模型則需要手動調整參數，這不僅非常耗時，而且容易出現過拟合等問題。
其次，使用Hypernetwork技術的深度學習模型可以更好地保持角色模型的泛化能力。這是因為Hypernetwork技術可以自動調整模型的參數，進而使得模型可以更好地适應不同的資料集，進而使得模型的泛化能力更強。而未使用Hypernetwork技術的深度學習模型則容易出現過拟合等問題，這會降低模型的泛化能力。
最後，使用Hypernetwork技術的深度學習模型可以更加靈活地調整角色模型的參數。這是因為Hypernetwork技術可以自動調整模型的參數，進而使得模型可以更加靈活地适應不同的資料集。而未使用Hypernetwork技術的深度學習模型則需要手動調整參數，這會使得模型的調整變得非常麻煩。
是以我們可以在stable diffusion中通過加入Hypernetwork，進一步提高角色細節的控制，例如下圖就使用了該技術，使得刻畫下面的女性人物角色時，對其穿着的細節調整具有更大的靈活性：
