使用SDXL 1.0 base 模型去实例化一个标准的 diffusion 流水线。 应用LCM LoRA。 将调度器改为 LCMScheduler,这是 LCM 模型使用的调度器。 结束! 生成的全分辨率图像如下所示: LCM LORA 微调后的 SDXL 模型用 4 步生成的图像 生成质量 我们看下步数对生成质量的影响。以下代码将分别用 1 步到 8 步生成...
对SDXL 1.0 base进行全模型微调而得的一致性模型。 latent-consistency/lcm-ssd-1b。对segmind/SSD-1B进行全模型微调而得的一致性模型。 加分项: 将 LCM LoRA 与常规 SDXL LoRA 结合起来 使用diffusers + PEFT 集成,你可以将 LCM LoRA 与常规 SDXL LoRA 结合起来,使其也拥有 4 步推理的超能力。 这里,...
作为定量实验结果的补充，论文也展示了部分定性实验结果，展示了 ADD-XL 在初始样本基础上的改进能力。图 3 将 ADD-XL（1 step）与 few-step 方案中当前最佳基线进行了比较。图 4 介绍了 ADD-XL 的迭代采样过程。图 8 将 ADD-XL 与其教师模型 SDXL-Base 进行了直接比较。正如用户研究所示，ADD-XL 在质量...
图 8 将 ADD-XL 与其教师模型 SDXL-Base 进行了直接比较。正如用户研究所示,ADD-XL 在质量和 prompt 对齐方面都优于教师模型。 更多研究细节,可参考原论文。 发布于 2023-11-30 18:32・IP 属地北京 内容所属专栏 机器之心 关注人工智能学术和技术实现 订阅专栏...
根据我们的测试,使用Lcm_Lora,我们只需要约6秒(4步)就可以生成一张出色的1024x1024图像,这比使用SDXL(base)模型生成同样大小的图像所需的一分钟时间快了一个数量级。这种速度的提升,无疑为实际应用带来了巨大的便利。 此外,Lcm_Lora的型号有三种,可以根据不同的SD模型进行选择。这意味着,无论你是使用SD1.5...
使用SDXL 1.0 base 模型去实例化一个标准的 diffusion 流水线。 应用LCM LoRA。 将调度器改为 LCMScheduler,这是 LCM 模型使用的调度器。 结束! 生成的全分辨率图像如下所示: LCM LORA 微调后的 SDXL 模型用 4 步生成的图像 生成质量 我们看下步数对生成质量的影响。以下代码将分别用 1 步到 8 步生成图像...
使用SDXL 1.0 base 模型去实例化一个标准的 diffusion 流水线。 应用LCM LoRA。 将调度器改为 LCMScheduler,这是 LCM 模型使用的调度器。 结束! 生成的全分辨率图像如下所示: LCM LORA 微调后的 SDXL 模型用 4 步生成的图像 生成质量 我们看下步数对生成质量的影响。以下代码将分别用 1 步到 8 步生成图像...
emmm… 怎么说,有点难评,LCM-LoRA 的细节反而比没有 LoRA 的 SD base 的图效果好。 目前来看 SDXL 上应用 LCM-LoRA 的效果和场景相对于 SD1.5 来说还有一些提高。 四、参数对比 迭代步数 前面参数的配置主要设计到迭代步数和CFG,官方建议的参数
作为定量实验结果的补充,论文也展示了部分定性实验结果,展示了 ADD-XL 在初始样本基础上的改进能力。图 3 将 ADD-XL(1 step)与 few-step 方案中当前最佳基线进行了比较。图 4 介绍了 ADD-XL 的迭代采样过程。图 8 将 ADD-XL 与其教师模型 SDXL-Base 进行了直接比较。正如用户研究所示,ADD-XL 在质量和 ...
SDXL Turbo在线体验地址:https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo SDXL Turbo模型下载 https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo/tree/main最近AI在速度上不断的有技术突破,清华大学这边刚推出了4步就能出图的LCM,而stablediffusion官方转头就发布了1步就出图