LCM(潜在一致性模型)-5步即可高质量出图

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LCM(潜在一致性模型)-5步即可高质量出图

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前言

由潜在一致性模型 (LCM) 生成的图像。LCM 只需 4,000 个训练步骤(约 32 个 A100 GPU 小时)即可从任何预训练的稳定扩散 (SD) 中提取出来,只需 2~4 个步骤甚至一步即可生成高质量的 768 x 768 分辨率图像,从而显着加速文本转换-图像生成。我们使用 LCM 在短短 4,000 次训练迭代中提取了 Dreamshaper-V7 版本的 SD。

LCM

项目地址【点击

https://github.com/luosiallen/latent-consistency-model

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lcm-lora模型地址

https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdxl

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在文件和版本中下载对应模型放在sd-lora模型路径

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使用

简单看看给出的示例,推理步数给的是4,cfg为0或1

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来到webui,跟使用正常lora一样

LCM(潜在一致性模型)-5步即可高质量出图LCM(潜在一致性模型)-5步即可高质量出图

请按照以上设置,否则图可能会崩,说实话,虽然速度快了几倍,但是图的像素也降低了(但是不使用高清放大直出图效果还可以,),期待后续优化。

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  • 本文由 发表于 2024年 6月 4日 16:05:46
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