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...
它在各种微调的 SD 模型和 LoRA 中展示了强大的泛化能力。 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...
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...
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。
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...
快速推理 SDXL LCM LoRA 模型 在最新版的diffusers中,大家可以非常容易地用上 LCM LoRA: fromdiffusersimportDiffusionPipeline,LCMSchedulerimporttorch model_id="stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"lcm_lora_id="latent-consistency/lcm-lora-sdxl"pipe=DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id,variant="fp...
AnimateDiff+LCM Lora打造极速视频重绘方案 最新高效Stable Diffusion视频重绘流程分享 #stablediffusion教程 #aigc #ai绘画 查看AI文稿 331YOYO酱(AIGC) 05:04 AI绘图加速器,让生成速度提升5倍 #ai #ai绘图 #文生图 #提示词工程师 #人工智能#lcm 查看AI文稿 ...
简介:在2023年11月13日的顶级会议上,一篇论文介绍了LCM-LoRA,这是一种全新的通用稳定扩散加速模块。LCM-LoRA利用预训练的潜在扩散模型(LDM)中的LCM,并通过LoRA蒸馏技术,将稳定扩散模型的范围扩展到了更大的模型,实现了图像生成质量的显著提升。LCM-LoRA无需训练即可直接插入各种stable diffusion微调模型或LoRA,成为了...
由于LCM 的蒸馏过程是在预训练扩散模型的参数上进行的,因此我们可以将潜在一致性蒸馏视为扩散模型的微调过程,从而就可以采用一些高效的调参方法,如 LoRA。 LoRA 通过应用低秩分解来更新预训练的权重矩阵。具体而言,给定一个权重矩阵 ,其更新方式表述为 ,其中 ...