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,你
variant="fp16")pipe.scheduler=LCMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)pipe.load_lora_weights(lcm_lora_id)pipe.to(device="cuda",dtype=torch.float16)prompt="collage style kid sits looking at the night sky,full of stars"generator=torch.Generator...
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...
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...
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" ...
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...
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...
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...
推荐一个 SDXL Turbo 和 LCM 融合的Lora 模型,这个模型可以将 LCM 和 Turbo 模型对原始模型生成效果的影响降到最低。而且可以对所有 XL 模型使用,提高生成速度。我自己测试了一下发现,用了这个 Lora 和没用 Lora 的时候生成的图片效果差距不大,但是时间节省了大约 3/4。下面前两张图是测试结果,第三张是我...