进一步压缩了需要处理的数据量,从而实现超快速的图像推理合成。LCM 官方以此方法训练了一个新的模型 dreamshaper-v7,该模型仅通过2-4步就能生成一张768*768分辨率的清晰图像。下图展示了通过1-4步推理生成的图像。 LCM-LoRA模型在技术实现和性能方面都展现了显著的优势。它不仅提高了图像生成的效率,还降低了计算成本。
该文章发布一个月内浏览量超百万，作者也被邀请在 Hugging Face、Replicate、浦源等多个平台部署新研发的 LCM 模型和 demo。其中 Hugging Face 平台上 LCM 模型下载量已超 20 万次，而在 Replicate 中在线 API 调用已超 54 万次。在此基础上，研究团队进一步提出 LCM-LoRA，可以将 LCM 的快速采样能力在未经任何...
LCM LoRA模型是一种创新的深度学习模型,它通过特殊的技术手段,显著提高了图像生成的效率。这种模型特别适用于需要快速生成高质量图像的场景,如艺术创作、实时图像处理等。 技术实现 LCM LoRA模型的核心在于其独特的LoRA(Low-Rank Adaptation)技术。这种技术的基本原理是通过在原始模型中插入少量的适配器层,而不是重新训...
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...
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...
为了解决这一问题，LCM-LoRA模型应运而生。它通过稳定扩散的基础模型（如v1.5和SDXL）进行训练，并采用一致性方法，从而显著提升了图像生成的速度。令人欣喜的是，LCM-LoRA的使用方式与普通的LoRA相同，且同样支持v1.5和SDXL模型，仅需四个迭代步数即可生成优质图片。在SD1.5模型下，使用LCM-LoRA与不使用LCM-...
LCM & LCM-LoRA简介 LCM 的全称是 Latent Consistency Models(潜在一致性模型),只用少数的几步推理就能生成高分辨率图像。在此之前,已经广泛应用的Stable Diffusion 等潜在扩散模型(LDM)由于迭代采样过程计算量大,生成速度非常缓慢。LCM...
LCM LoRA模型是一种先进的自然语言处理模型,可以用于SDXL推理。以下是使用LCM LoRA模型完成SDXL推理的四步指南: 第一步:数据准备 首先,我们需要准备用于SDXL推理的文本数据。这些数据可以来自各种来源,如社交媒体、新闻文章、论坛讨论等。在数据准备阶段,我们需要对数据进行清洗和预处理,以消除无关信息、噪音和错误,...
提示词工程师,智能体工程师,模型训练师,公众号 奇点已来 1 人赞同了该文章 之前说过直接生成的图片质量会,图片朦胧,没有对比度,颜色污染,解决办法是第二次高清修复,去解决, 现在可以通过动态cfg去调整,或者可以加上sag控制颜色。包括之前碰到过模型不显示的问题 除了LCM也可以使用欧拉采样,减少时间 这个模型是青龙...
LCM-LoRA全称是Latent Consistency Models - Learned Optimal Reciprocal Acceleration,即潜在一致性模型-学习最优可逆加速器。 它由研究员在论文《LCM-LoRA: 一个通用的稳定扩散加速模块》中提出。 https://arxiv.org/abs/2311.05556 研究人员利用知识蒸馏的方式,从预训练好的潜在扩散模型中提取知识,构建出一个轻量级...