LCM LoRA 1 至 8 步生成的图像 不出所料,仅使用 1 步即可生成细节和纹理欠缺的粗略图像。然而,随着步数的增加,效果改善迅速,通常只需 4 到 6 步就可以达到满意的效果。个人经验是,8 步生成的图像对于我来说有点过饱和及“卡通化”,所以本例中我个人倾向于选择 5 步和 6 步生成的图像。生成速度非常快...
在实际应用中,我们可以根据具体需求调整LCM LoRA模型的参数和结构,以提高模型的性能。此外,为了提高模型的泛化能力,我们还可以使用预训练的语言模型作为LCM LoRA的基础模型。在使用LCM LoRA进行SDXL推理时,我们需要注意处理一些特殊情况,如文本中的噪音数据、未知实体等。针对这些问题,我们可以采用一些数据清洗和预处理技...
运行推理一旦你配置好了LCM LoRA的参数,你就可以运行推理了。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...
加分项: 将 LCM LoRA 与常规 SDXL LoRA 结合起来 使用diffusers + PEFT 集成,你可以将 LCM LoRA 与常规 SDXL LoRA 结合起来,使其也拥有 4 步推理的超能力。 这里,我们将CiroN2022/toy_faceLoRA 与 LCM LoRA 结合起来: fromdiffusersimportDiffusionPipeline, LCMScheduler importtorch model_id ="stabilityai/...
【AI绘画】SDXL Turbo VS LCM Lora哪家强?超级加速见分晓I大鹅带你玩AI 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多4903 128 19:32 App SD最强换脸插件! 人像视频换脸+无码!快给我整虚了... 3851 -- 4:16 App 重磅!SDXL TURBO实时图像生成模型发布,低延迟,免费使用 2万 127 2:01:16 App 【...
lcm-lora-sdxl 模型下载地址: https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdxlhuggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdxl 代码 main.py import random import time import torch class timer: def __init__(self, method_name="timed process"): ...
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, LCMSchedulerimporttorch model_id ="stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"lcm_lora_id ="latent-consistency/lcm-lora-sdxl"pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, va...
使用LCM LoRA 4 步完成 SDXL 推理今天,我们很高兴地公开一种新方法,其可以从本质上加速 Stable Diffusion 和 SDXL,效果跟用 LCM 蒸馏过一样!有了它,我们在 3090 上运行 任何 SDXL 模型,不需要 70 秒,也不需要 7 秒,仅需要约 1 秒就行了!在 Mac 上,我们也有 10 倍的加速!听起来是不是很带劲?那...
网盘中有三个文件其中这个Dreamshaper LCM模型是大模型是不能直接使用的,它必须在stablediffusion webui里面安装这个sd-webui-lcm插件才能使用。 因此选择了【网址安装】将这个 https://github.com/0xbitches/sd-webui-lcm.git复制进去点安装即可。 接着找到stable-diffusion-webui/models/Lora 将以下两个文件放入其...
最近，LCM-LoRA 引入了低秩自适应训练，用于高效学习 LCM 模块，可以插入 SD 和 SDXL 的不同检查点。InstaFlow 建议使用整流流来促进更好的蒸馏过程。所有这些方法都有共同的缺陷：在四个步骤中合成的样本通常看起来模糊并表现出明显的伪影。如果采样步骤较少，这个问题就会进一步放大。GAN 也可以被训练为用于文本到...