最近一个月,快速生图成为文生图领域的热点,其中比较典型的两种方式的代表模型分别为SDXL-turbo 和 LCM-SDXL。 SDXL-turbo模型是SDXL 1.0的蒸馏版本,SDXL-Turbo基于一种称之为对抗扩散蒸馏(ADD)的新颖的训练方法,这种方法在扩散模型采样可以减少到1到4步,而生成高质量图像。ADD的训练方式使用score distillation,利...
首先找到Stablediffusion webui/modules/sd_samplers_kdiffusion.py目录并且用记事本打开,在LMS下面一行添加下面代码, 代码如下:(直接复制就行) ('LCM', sd_samplers_extra.sample_lcm, ['k_lcm'], {}), 搞定记得保存,紧接着找到Stablediffusion webui/modules/sd_samplers_extra.py 目录并且用记事本打开,在im...
资料网盘:https://pan.quark.cn/s/3482d5f6460cLCM 项目官方主页:https://latent-consistency-models.github.io/ sd-webui-lcm 插件安装链接:https://github.com/0xbitches/sd-webui-lcm 由于RealitiesEdgeXLLCM大模型需要的可以私,邮箱发你们。, 视频播放量 1206、弹幕
实验通过使用相同的 prompt 生成输出来比较多个不同的模型变体（StyleGAN-T++、OpenMUSE、IF-XL、SDXL 和 LCM-XL）。在盲测中，SDXL Turbo 以单步击败 LCM-XL 的 4 步配置，并且仅用 4 步击败 SDXL 的 50 步配置。通过这些结果，可以看到 SDXL Turbo 的性能优于最先进的 multi-step 模型，其计算要求显...
使用LCM配置生成的图像,其生成速度足够快,可以制作人工智能生成的视频。尽管生成的质量不是最佳,但在每秒17帧的速度下,生成60帧只需17秒。这证明LCM技术与Aur的其他配置兼容,确实为用户提供了快速而高效的深度学习模型生成体验。 总的来说,Aur的LCM技术为稳定扩散和SDXL的生成速度提供了显著的提升。无论是在ComfyUI...
“ 清华大学开发的LCM潜在一致性模型开始席卷大部分AI图片工具平台，非常火爆。而stability官方也在昨天宣布推出实时文本转图像模型SDXL Turbo。基本可以实现实时图像生成，和stable diffusion不同的是SDXL Turbo可以实现一步生图，无需数十步的迭代步数。目前该模型已经可以在clipdrop上免费使用。”SDXL Turbo SDXL Turbo...
2.3 LCM与其他类似项目的对比 模型名称 介绍 生成速度 训练难度 SD生态兼容性 DeepFloyd IF 高质量、可生成文字,但架构复杂 更慢 更慢 不兼容 Kandinsky 2.2 比SDXL发布更早且质量同样高;兼容ControlNet 类似 类似 不兼容模型和LoRA,兼容ControlNet等部分插件 ...
在游戏开发领域,SDXL Turbo和LCM同样展现出了强大的实力。游戏开发者可以利用这两项技术快速生成各种游戏场景、角色和道具等图形资源,从而缩短游戏开发周期。此外,SDXL Turbo和LCM还能实现高质量的实时渲染,为玩家带来更加逼真的游戏体验。 除了广告设计和游戏开发之外,SDXL Turbo和LCM在网页设计、动画制作、虚拟现实等...
LCM LoRA是一种针对SDXL模型的轻量级微调技术,它通过低秩适应来优化模型性能。本文将向您展示如何使用LCM LoRA完成SDXL推理的四步流程。 第一步:理解LCM LoRA原理 LoRA是一种轻量级的微调方法,它通过对模型中的部分参数进行低秩分解,实现对模型的高效适应。这种方法的核心思想是在不改变原始模型结构的前提下,引入少量...
然而,在实际应用中,尤其是面对小型数据集(Small Data, SD)时,如何有效地利用大型预训练模型(XLarge Model, XL)进行推理仍然是一个挑战。为了解决这一问题,LCM LoRA(Low-Rank Adaptation)方法应运而生,它通过在预训练模型的基础上引入低秩适配,实现了在小型数据集上的高效推理。 第一步:选择预训练模型 首先,...