本文介绍: LCM 是一个用于 Stable Diffusion 模型的新型采样器(Sampler)。Stable Diffusion 是一种生成式人工智能模型,主要用于文本图像转换,即根据给定文本提示生成相应的图像采样器是这种模型中的一种重要组成部分,它负责概率分布中抽取样本生成最终的输出。LCM 代表了 “Lora Consistency Model”,其中 Lora 是一种新的采样方法,而 Consistency Models 强调的是在生成过程中保持一致性

前言

我们使用Stable Diffusion 作画的时候普通用户因为电脑显存配置过低,经常会出现显存和出图慢的困扰。而SD-WebUI在显存优化方便不如ComfyUI和Fooocus,但是也有一些弥补SD-WebUI显存问题方案,那就是LCM和FP8。

LCM 教程

简介

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LCM 是一个用于 Stable Diffusion 模型的新型采样器(Sampler)。Stable Diffusion 是一种生成式人工智能模型,主要用于文本图像转换,即根据给定文本提示生成相应的图像采样器是这种模型中的一种重要组成部分,它负责概率分布中抽取样本生成最终的输出

LCM 代表了 “Lora Consistency Model”,其中 Lora 是一种新的采样方法,而 Consistency Models 强调的是在生成过程中保持一致性这个模型声称可以显著提高出图速度例如可以在很短的时间内(如3秒)生成4张图像,并且可能比上一代模型快10倍。此外,LCM 在 WebUI 下使用需要添加特定的 Lora 参数,具体的选择取决于所使用的大型模型。

通常情况下,这个过程需要大量的迭代步骤(Steps),这可能会导致生成一张图像所需的时间较长。而 LCM 作为一种新型的采样器模型,它的目的是在保持生成图像质量的同时,显著减少所需的迭代次数,从而提高出图速度。

描述,LCM 模

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