为了回答上述问题，研究者提出了 LCM-LoRA，它是一种通用的免训练加速模块，可以直接插入各种 Stable-Diffusion（SD）微调模型或 SD LoRA 中，以最少的步骤支持快速推理。与 DDIM、DPM-Solver 和 DPM-Solver++ 等早期数值概率流 ODE（PF-ODE）求解器相比，LCM-LoRA 代表了一类基于神经网络的新型 PF-ODE 求解器模...
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...
让我们看看如何使用 LCM-LoRA 对不同的任务进行推理。 首先,确保已安装 peft,以获得更好的 LoRA 支持。 pip install -U peft 1、文本转图像 我们将使用 StableDiffusionXLPipeline 和调度程序:LCMScheduler,然后加载 LCM-LoRA。 该管道与 LCM-LoRA 和调度程序一起,可实现快速推理工作流程,克服扩散模型的缓慢迭代...
方法一:LCM团队已经将LCM模型及LoRA模型上传到始智AI(wisemodel) ,以方便国内用户下载,下载地址:https://www.wisemodel.cn/organization/Latent-Consistency-Model。 模型文件下载成功后,注意将默认文件名修改一下,便于后续的使用,之后通过JuyperLab将模型文件上传至 HAI 的/root/stable-diffusion-webui/models/Lora/...
原文地址:https://medium.com/@ayush-thakur02/what-is-lcm-lora-a-stable-diffusion-acceleration-module-b8959601fc4f 众所周知,潜在扩散模型(LDM) 的速度也非常慢且占用大量内存,需要数百个推理步骤和大量 GPU 资源。 LCM-LoRA 是一种通用的稳定扩散加速模块,可以将 潜在扩散模型 (LDM) 加速高达 10 倍,同...
LCM-LoRA:加速绘图模型的新选择 清华大学 x huggingface推出了全新的绘图模型加速模块👉LCM-LoRA(支持SD和LoRA模型加速),已经来源!!! 目前Scenario AI已经基于LCM-LoRA推出“实时绘画”功能(但我在官网没找到此功能🤦 但Scenario AI文生图、图生图还是很好用的,虽然模型量有限,但是是免费的谁又会很在乎模型数量...
大模型LCM-LoRA LCM「 全称 Latent Consistency Models(潜在一致性模型)」,是清华大学交叉信息科学研究院研发的一款生成模型。它的特点是可以通过少量步数(4-8 steps)推理合成出高分辨率图像,使图像生成速度提升 2-5 倍,需要的算力也更少。官方称 LCMs 是继 LDMs「 Latent Diffusion Models (潜在扩散模型)」之后...
这意味着,使用LCM,我们可以实现所见即所得,极大地提高了图像生成的速度。 而Lcm_Lora则是LCM技术的一种实现方式,它提供了一种将LORA节点连接到采样器上的简单方法,从而实现了快速、高效的图像生成。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...
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-...