LCM LoRA 集锦 latent-consistency/lcm-lora-sdxl。SDXL 1.0 base 的LCM LoRA 权重,上文示例即使用了该权重。 latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5。Stable Diffusion 1.5 的LCM LoRA 权重。 latent-consistency/lcm-lora-ssd-1b。segmind/SSD-1B 的LCM LoRA 权重,该模型是经过蒸馏的 SDXL 模型,它尺寸比...
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，做到兼顾生成质量和速度。只要一次训练，就可以在保持生成质量的前提下提速5倍。至此，LCM生态体系具备了完整替代SD的雏形。截止至2023/11/22，已支持LCM的开源项目：Stable Diffusion发行版WebUI（原生支持LCM-LoRA，LCM插件支持LCM-S...
在实际应用中,我们可以根据具体需求调整LCM LoRA模型的参数和结构,以提高模型的性能。此外,为了提高模型的泛化能力,我们还可以使用预训练的语言模型作为LCM LoRA的基础模型。在使用LCM LoRA进行SDXL推理时,我们需要注意处理一些特殊情况,如文本中的噪音数据、未知实体等。针对这些问题,我们可以采用一些数据清洗和预处理技...
运行推理后,你将在输出路径中找到推理结果。总的来说,使用LCM LoRA进行SDXL推理是一个相对简单的过程。通过遵循这四个步骤,你可以有效地利用LCM模型简化SDXL推理过程,并获得更好的性能和效率。需要注意的是,在使用LCM LoRA时,你需要仔细调整参数以获得最佳的性能。此外,确保你的数据集质量良好,标签准确无误,这将...
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, LCMScheduler importtorch model_id ="stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" lcm_lora_id ="latent-consistency/lcm-lora-sdxl" ...
在ComfyUI 中使用 lcm-lora 需要先安装 ComfyUI-LCM 插件; 采样步数 Steps 数值在 2 - 8 之间,CFG 参数在 1.0 - 2.0 之间。 使用反馈: 我的电脑是M2 mac ,使用的是stable diffusion webui 。下载了lcm-lora-sdv1-5 和 lcm-lora-sdxl ,并放在了lora本地文件夹内,大模型切换为SD1.5时,lcm-lora-sdv...
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...
而LCM-LoRA 是使用一致性方法通过稳定扩散基础模型(v1.5 和 SDXL)训练的 LoRA 模型。 它可以与任何自定义检查点模型一起使用,将图像生成速度加快到仅需四个迭代步数。 也就是说 LCM-LoRA 和普通的 LoRA 使用方式一样,支持 v1.5 和 SDXL,且只需要4步即可出图 ...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from diffusers import DiffusionPipeline, LCMScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" lcm_lora_id = "latent-consistency/...
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,做到兼顾生成质量...