Предисловие
Когда мы используем Stable Diffusion для рисования, обычные пользователи часто страдают от проблемы нехватки видеопамяти и медленного вывода изображений из-за слишком низкой конфигурации видеопамяти компьютера. SD-WebUI не так удобен, как ComfyUI и Fooocus, с точки зрения оптимизации памяти, но есть некоторые решения, позволяющие решить проблему с памятью SD-WebUI, а именно LCM и FP8.
Учебное пособие по LCM
Введение
LCM — это новый пробоотборник для моделей со стабильной диффузией. Stable Diffusion — это генеративная модель искусственного интеллекта, в основном используемая для преобразования текста в изображение, то есть создания соответствующих изображений на основе заданных текстовых подсказок. Сэмплер является важным компонентом этой модели, отвечающим за выборку выборок из распределения вероятностей для получения окончательного результата.
LCM означает «Модель согласованности Lora», где Lora — это новый метод выборки, а модели согласованности подчеркивают сохранение согласованности в процессе генерации. Эта модель утверждает, что значительно повышает скорость вывода изображений, например, она может генерировать 4 изображения за очень короткое время (например, 3 секунды) и может быть в 10 раз быстрее, чем модель предыдущего поколения. Кроме того, LCM требует добавления определенных параметров Lora при использовании в веб-интерфейсе; конкретный выбор зависит от используемой большой модели.
Обычно этот процесс требует большого количества итеративных шагов (Шаги), что может привести к увеличению времени, необходимого для создания изображения. Являясь новым типом модели сэмплера, LCM стремится значительно сократить количество необходимых итераций, сохраняя при этом качество генерируемых изображений, тем самым увеличивая скорость рендеринга изображений.
Описано, что модель LCM