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...
在最新版的 diffusers 中,大家可以非常容易地用上 LCM LoRA: from diffusers import DiffusionPipeline, LCMScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" lcm_lora_id = "latent-consistency/lcm-lora-sdxl" pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, variant="fp16"...
使用LCM LoRA提供的命令行工具,指定输入数据集的路径和输出结果的路径。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...
我们可以使用任何适用于语义分割的深度学习模型,如DeepLab、UNet等。 第三步:使用LCM LoRA进行微调 在有了预训练模型和源域、目标域数据后,我们可以开始使用LCM LoRA进行微调。LCM LoRA的核心思想是将模型的一部分参数(通常是最后一层或几层)分解为低秩矩阵和残差矩阵的乘积。这样做的好处是,我们只需要在少量目标域...
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...
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" ...
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...
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...
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...
最强开源LLM发布,一键声音克隆+转录,SDXL Controlnet插件:AI要闻简报 999 4 6:07 App 真假开源王,SD3.5和FLUX对比 4023 7 11:55 App 【FLUX+PuLID】超强AI换脸工作流,只需要一张图,用ComfyUI实现人物换脸自由,保姆级教程轻松上手! 856 63 6:58 App 【SD模型】2024最火的15个Lora模型,新手必备大模型与...