LCM_LoRA_Weights_SDXL.safetensors lcm-lora-ssd-1b.safetensors vae LCM_Dreamshaper_v7_vae.safetensors vae_decoder LCM_Dreamshaper_v7_decoder.onnx vae_encoder LCM_Dreamshaper_v7_encoder.onnx Weights LCM_Dreamshaper_v7_4k.safetensors lcm-sdxl-Weights.safetensors lcm-sdxl-Weights-fp16.safe...
1、支持SVD动画,SD作画中图生图选择参考图,动画设置里选择SVD,目前宽高设置、队列选择多个参考图、种子、步数、总帧数、显存占用模式这几个参数可以设置; 2、SD、CN新增LCM采样器,此采样器5步就能出好图,最好配合网盘里的lora模型pytorch_lora_weights.safetensors,加载这个lora占比1,描述相关度改成0,或者1-2的...
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 二、下载 想要支持 v1.5 和 SDXL,需要下载各自版本的 LoRA,考虑到大家的网络原因,大家可以直接回复 lora 获取网盘地址按需下载 v1.5: lcm-lora-sdv1-5.safetensors SDXL: latent-lcm-lora-sdxl.safetensors 下...
I can confirm the same issue. Even after renaming to lcm-lora-sdv1-5.safetensors or by using lcm installed using ComfyUI model installer (which creates a separate folder \lcm\SD1.5\pytorch_lora_weights.safetensors), still the error persists. ...
我们可以通过卸掉 LoRA 权重并切换回默认调度器来将流水线快速恢复为标准 SDXL 流水线: ```py from diffusers import EulerDiscreteScheduler pipe.unload_lora_weights() pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) ``` 然后,我们可以像往常一样对 SDXL 进行推理。我们使用不同的...
模型:(下载地址在使用说明文件中) control_v11p_sd15_openpose.pth AnimateLCM_sd15_t2v.ckpt ip-adapter-plus_sd15.safetensors realcartoon3d_v15.safetensors vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors AnimateLCM_sd15_t2v_lora.safetensors
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...
方法二:直接在 HAI提供的JuyperLab 命令行终端执行以下命令从HF国内镜像下载 代码语言:shell 复制 #下载LCM-SD1.5-LoRAwget-O/root/stable-diffusion-webui/models/Lora/lcm-lora-sdv1-5.safetensors https://hf-mirror.com/latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5/resolve/main/pytorch_lora_weights.safetensors...
我们可以通过卸掉 LoRA 权重并切换回默认调度器来将流水线快速恢复为标准 SDXL 流水线: fromdiffusersimportEulerDiscreteScheduler pipe.unload_lora_weights() pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) 然后,我们可以像往常一样对 SDXL 进行推理。我们使用不同的步数并观察其结果:...
我们可以通过卸掉 LoRA 权重并切换回默认调度器来将流水线快速恢复为标准 SDXL 流水线: from diffusers import EulerDiscreteScheduler pipe.unload_lora_weights() pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) 然后,我们可以像往常一样对 SDXL 进行推理。我们使用不同的步数并观察其结...