据官方博客介绍，在 A100 上，SDXL Turbo 可在 207 毫秒内生成 512x512 图像（即时编码 + 单个去噪步骤 + 解码，fp16），其中单个 UNet 前向评估占用了 67 毫秒。如此，我们可以判断，文生图已经进入「实时」时代。这样的「即时生成」效率，与前不久爆火的清华 LCM 模型看起来有些相似，但是它们背后的技术内...
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,其计算要求显著降低...
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
序言最近一个月,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…
对于SDXL的处理,回到ComfyUI,加载SDXL检查点,并选择SDXL LCM Laura配置。确保将此采样器的名称更改为LCM,并将指导比例保持在1.8。建议比较两个图像的输出,特别关注画面的亮度和对比度。开箱即用的指导比例为1.5,尽管性能会下降到1或1.1,但仍然关注亚秒级生成。在增加步数到6后,每秒3.7次迭代,即1秒内有4个步骤...
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步就出图的SDXL Turbo模型,两者都是具备实时出图的...
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" ...
“ 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 ...
LCM 模型 通过将原始模型蒸馏为另一个需要更少步数 (4 到 8 步,而不是原来的 25 到 50 步) 的版本以减少用 Stable Diffusion (或 SDXL) 生成图像所需的步数...