不过，有些论文似乎成了 ICLR 2024 的遗珠，比如清华大学交叉信息研究院的研究者推出的 LCM（Latent Consistency Models），它将主流文生图模型的效率提高了 5 到 10 倍，甚至做到了实时连续生图。该模型发布仅仅一个月后便浏览超百万，在 Hugging Face 平台的模型下载量超 20 万。论文共同一作 Simian Luo 感叹这...
该文章发布一个月内浏览量超百万，作者也被邀请在 Hugging Face、Replicate、浦源等多个平台部署新研发的 LCM 模型和 demo。其中 Hugging Face 平台上 LCM 模型下载量已超 20 万次，而在 Replicate 中在线 API 调用已超 54 万次。在此基础上，研究团队进一步提出 LCM-LoRA，可以将 LCM 的快速采样能力在未经任何...
比如清华叉院LCM研究团队,主创骆思勉在社交网络上表示:Best joke of my life。 他们提出的加速器能让Stable Diffusion一秒出图,刚上线即百万关注,并有厂商接入。 对于这个结果有人安慰他说:第一篇OpenAI的GPT论文,也被ICLR拒绝过。 还有研究人员对录用结果提出异议,他们的论文得分为8(5)6(3)5(2),但因为稍微超...
这时，LCM-LoRA出现了：将SD1.5、SSD1B、SDXL蒸馏为LCM的LoRA，将生成5倍加速生成能力带到所有SDXL模型上并兼容所有现存的LoRA，同时牺牲了小部分生成质量; 项目迅速获得了Stable Diffusion生态大量插件、发行版本的支持。LCM同时也发布了训练脚本，可以支持训练自己的LCM大模型（如LCM-SDXL）或LCM-LoRA，做到兼顾...
简介:近日,清华大学研发的LCM/LCM-LoRA技术引发热议,该技术能显著提升实时文生图速度,达到5-10倍的增速。在图像生成领域,该技术引发了广泛关注,浏览量超过百万,下载量突破20万。本文将详细解读LCM/LCM-LoRA技术的原理、优势以及在实际应用中的价值,并探讨其如何推动图像生成技术的发展。
一、清华LCM/LCM-LoRA速度提升技术解析清华LCM/LCM-LoRA速度提升的关键在于采用了先进的算法和优化技术。首先,该技术采用了高效的卷积神经网络结构,通过减少计算量和参数数量,提高了运行速度。其次,清华LCM/LCM-LoRA在模型优化方面做了大量工作,例如使用量化技术、剪枝技术等,进一步压缩模型大小并加速模型推理速度。最后,...
因此,LCM-LoRA可以作为一种通用的免训练加速模块,直接插入各种 Stable-Diffusion(SD)微调模型或 SD LoRA 中,以最少的步骤支持快速推理,并且在各种微调的 SD 模型和 LoRA 中具有强大的泛化能力。 团队介绍 骆思勉是清华叉院二年级...
潜一致性模型（LCM）是一种基于深度学习的图像生成架构，它采用了一种全新的生成策略，能够生成逼真的图像。LCM的核心思想是通过潜在表示学习图像的特征，然后利用这些特征生成新的图像。与传统的生成模型不同，LCM不再依赖于大量的标注数据，而是通过学习图像的内在结构来生成图像，这使得它在图像生成任务上表现出色。LC...
据新智元 11 月 23 日报道,清华大学交叉信息研究院研究生骆思勉和谭亦钦近日发布 LCM 模型(Latent Consistency Models 潜一致性模型),是一个以生成速度为主要亮点的图像生成架构。据悉,和需要多步迭代传统的扩散模型(如Stable Diffusion)不同,LCM 仅用 1 - 4 步即可达到传统模型 30 步左右的效果,可将文生图生成...
LCM 的全称是 Latent Consistency Models(潜在一致性模型),由清华大学交叉信息研究院的研究者们构建。在这个模型发布之前,Stable Diffusion 等潜在扩散模型(LDM)由于迭代采样过程计算量大,生成速度非常缓慢。通过一些创新性的方法,LCM 只用少数的几步推理就能生成高分辨率图像。据统计,LCM 能将主流文生图模型的效率提高 ...