LCM-LoRA 概况图。通过在 LCM 的蒸馏过程中引入 LoRA，该研究大大减少了蒸馏的内存开销，这使得他们能够利用有限的资源训练更大的模型，例如 SDXL 和 SSD-1B。更重要的是，通过 LCM-LoRA 训练获得的 LoRA 参数（acceleration vector）可以直接与在特定风格数据集上微调获得的其他 LoRA 参数（style vetcor）相结合。
LCM-LoRA 概况图。通过在 LCM 的蒸馏过程中引入 LoRA,该研究大大减少了蒸馏的内存开销,这使得他们能够利用有限的资源训练更大的模型,例如 SDXL 和 SSD-1B。更重要的是,通过 LCM-LoRA 训练获得的 LoRA 参数(acceleration vector)可以直接与在特定风格数据集上微调获得的其他 LoRA 参数(style vetcor)相结合。无需...
方法一:LCM团队已经将LCM模型及LoRA模型上传到始智AI(wisemodel) ,以方便国内用户下载,下载地址:https://www.wisemodel.cn/organization/Latent-Consistency-Model。 模型文件下载成功后,注意将默认文件名修改一下,便于后续的使用,之后通过JuyperLab将模型文件上传至 HAI 的/root/stable-diffusion-webui/models/Lora/...
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...
接下来,我们将分别介绍 LCM 和 LCM-LoRA 这两项研究成果。 LCM:只用几步推理就能生成高分辨率图像 AIGC 时代,包括 Stable Diffusion 和 DALL-E 3 等基于扩散模型的文生图模型受到了广泛关注。扩散模型通过向训练数据添加噪声,然后逆转这一过程来生成高质量图像。然而,扩散模型生成图片需要进行多步采样,这一过程相对...
在阅读本指南之前,我们将先了解一下使用 LCM-LoRA 执行推理的一般工作流程。 LCM-LoRA 与其他稳定扩散 LoRA 类似,因此它们可以与任何支持 LoRA 的 DiffusionPipeline 一起使用。 加载任务特定的管道和模型。 将调度程序设置为LCMScheduler。 加载模型的 LCM-LoRA 权重。
疑问:LCM到底有啥..之前以为LCM可以快速抽卡,找到想要的种子。等真正要用了,才发现LCM似乎没有任何用处。因为,按LCM的要求,调用LCM lora,步数设4、6、8,CFG 1.5,采样器选LCM或其它任一,抽卡。问
LCM-LoRA 代表潜在一致性(Latent Consistency Model)模型 – 潜在残差适配器(Latent Residual Adapters)。这项技术可以通过将 LDM 蒸馏成更小、更快的模型来加速 LDM,而不会牺牲图像质量。 LCM-LoRA 的核心思想是训练少量适配器(称为 LoRA 层),而不是完整模型。 LoRA 层插入到 LDM 的卷积块之间,并学习模仿原始...
LCM-LoRA:加速绘图模型的新选择 清华大学 x huggingface推出了全新的绘图模型加速模块👉LCM-LoRA(支持SD和LoRA模型加速),已经来源!!! 目前Scenario AI已经基于LCM-LoRA推出“实时绘画”功能(但我在官网没找到此功能🤦 但Scenario AI文生图、图生图还是很好用的,虽然模型量有限,但是是免费的谁又会很在乎模型数量...
让我们看看如何使用 LCM-LoRA 对不同的任务进行推理。 首先,确保已安装 peft,以获得更好的 LoRA 支持。 pip install -U peft 1、文本转图像 我们将使用 StableDiffusionXLPipeline 和调度程序:LCMScheduler,然后加载 LCM-LoRA。 该管道与 LCM-LoRA 和调度程序一起,可实现快速推理工作流程,克服扩散模型的缓慢迭代...