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...
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
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...
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...
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
(图片来自论文:LCM-LORA: A UNIVERSAL STABLE-DIFFUSION ACCELERATION MODULE) 目前,SDXL-turbo 和 LCM-SDXL 均已开源可体验使用,魔搭社区特推出二者秒级生图的推理、微调最佳实践,欢迎围观效果! 环境准备 环境配置与安装 python 3.8及以上版本 pytorch 1.12及以上版本,推荐2.0及以上版本 ...
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: from diffusers import DiffusionPipeline, LCMScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" lcm_lora_id = "latent-consistency/lcm-lora-sdxl" ...
相较于传统的AI画图技术,SDXL Turbo的最大优势在于其速度之快。在实时生成的需求下,SDXL Turbo展现出了惊人的性能,几乎可以做到字打多快,出图就有多快。此外,SDXL Turbo还具有高度的灵活性和可扩展性,可以适应各种复杂场景的需求,为用户提供更加丰富的画图体验。 接下来,我们再来看看LCM。LCM是一种全新的AI...
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 ...
“ 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...