【LCM(潜在一致性模型)-5步即可高质量出图】

https://tianfeng.space/

前言

由潜在一致性模型 (LCM) 生成的图像。LCM 只需 4,000 个训练步骤（约 32 个 A100 GPU 小时）即可从任何预训练的稳定扩散 (SD) 中提取出来，只需 2~4 个步骤甚至一步即可生成高质量的 768 x 768 分辨率图像，从而显着加速文本转换-图像生成。我们使用 LCM 在短短 4,000 次训练迭代中提取了 Dreamshaper-V7 版本的 SD。

LCM

项目地址【点击】

https://github.com/luosiallen/latent-consistency-model

lcm-lora模型地址

https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdxl

在文件和版本中下载对应模型放在sd-lora模型路径

使用

简单看看给出的示例，推理步数给的是4，cfg为0或1

来到webui，跟使用正常lora一样

请按照以上设置，否则图可能会崩，说实话，虽然速度快了几倍，但是图的像素也降低了（但是不使用高清放大直出图效果还可以，），期待后续优化。