当前位置: 首页 > article >正文

AI 绘画 | Stable Diffusion LCM和FP8 显存不足的福音

前言

在我们使用Stable Diffusion 作画的时候,普通用户因为电脑显存配置过低,经常会出现爆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显存问题的方案,那就是LCM和FP8。

LCM 教程

简介

在这里插入图片描述

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,主要用于文本到图像的转换,即根据给定的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,它负责从概率分布中抽取样本以生成最终的输出。

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 下使用时需要添加特定的 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。

据描述,LCM 模


http://www.kler.cn/a/158972.html

相关文章:

  • Linux dpkg命令详解
  • 开源科学工程技术软件介绍 – EDA工具KLayout
  • 红外遥控信号解码
  • PHP代码审计 --MVC模型开发框架rce示例
  • 动态规划之股票系列
  • python-文件内容操作
  • js中批量修改对象属性
  • 两数之和 三数之和 哈希方法
  • Hadoop学习笔记(HDP)-Part.06 安装OracleJDK
  • openGauss学习笔记-144 openGauss 数据库运维-例行维护-慢sql诊断
  • js中的栈(stack)和堆(heap)
  • 1+X Web 前端开发职业技能等级证书模拟题(中级)理论知识
  • Maxwell学习笔记
  • 虚拟局域网(VLAN)解析(Virtual Local Area Network)(用于在不受物理位置限制的情况下将设备划分到同一网络或不同网络)
  • python之pyqt专栏7-信号与槽3
  • Flask项目Day1,Flask常见第三方拓展包
  • 算法通关村第十七关-青铜挑战贪心算法思想
  • JavaScript 安全的《加/解密处理》的实战--案例(二)
  • 【Java】Spring中BeanUtils.copyProperties的坑及解决
  • 单片机的基本概念——什么是单片机、单片机的分类以及单片机的发展历史、发展趋势
  • rvos 3编译与链接
  • 智能优化算法应用:基于鼠群算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
  • 云计算在数字营销中的作用是什么?
  • 【android开发-15】android中广播broadcast用法详解
  • Hadoop学习笔记(HDP)-Part.05 Yum源配置
  • 沐风老师3DMAX键盘球建模方法详解