今天我們將介紹一項令人振奮的新技術,通過使用Aur,你可以顯著加速任何穩(wěn)定擴散1.5SDXL或SSD1B的生成過程。
Aur發(fā)布的新技術涉及LCM(Laura Configuration Models)的創(chuàng)新,為穩(wěn)定擴散和SDXL提供了更快的生成速度。通過LCM過程對模型進行蒸餾,他們成功將生成速度從1390秒(在之前的7秒內)降低到僅需1秒,讓Mac上的速度提高了10倍。
在新發(fā)布的LCM Laura中,我們可以看到他們在SDXL一代中進行快速推理。他們分享了擴散器代碼的部分,通過這個過程中的8個步驟,成功取代了之前需要執(zhí)行的50、25甚至10個步驟。值得注意的是,在這里有一小段關于指導尺度的文字,建議使用尺度為1以有效禁用它,特別是對于大多數提示而言,這是最快的方法。
LCM調度程序在auto1111和ComfyUI中表現(xiàn)出色。通過使用ComfyUI,您可以輕松下載SDXL檢查點,使用LCM Laura配置,選擇合適的采樣器和指導比例,即可生成高質量的圖像。在示例中,作者使用了UNI PC和LCM采樣器,演示了使用四個步驟和1.8的指導比例時的性能。
在Auto1111中使用Aur技術的方式非常簡單;旧,您只需選擇一個采樣器,我建議使用DPM Plus+ SD Caris,并按比例縮小。如果您在使用SD Caris采樣器時達到兩個步驟,然后再次嘗試四個步驟,您可以顯著提高性能。按照提示,這樣做更為有效。因此,在ComfyUI和Auto1111中都成功完成了四個步驟。
對于SDXL的處理,回到ComfyUI,加載SDXL檢查點,并選擇SDXL LCM Laura配置。確保將此采樣器的名稱更改為LCM,并將指導比例保持在1.8。建議比較兩個圖像的輸出,特別關注畫面的亮度和對比度。開箱即用的指導比例為1.5,盡管性能會下降到1或1.1,但仍然關注亞秒級生成。在增加步數到6后,每秒3.7次迭代,即1秒內有4個步驟。這與使用帶有SDXL的普通Oiler采樣器的速度相當。通過增加指導比例到1.8左右,您可以在第一張圖像中獲得更多清晰度。作者更喜歡1.6左右的指導比例,因為相比于一路上升到2.4,這樣的比例更為理想。不幸的是,嘗試使用其他采樣器,如uni PC和uni PC bh2,似乎并未如期望那樣自動工作。
在總體性能方面,使用LCM版本幾乎每秒九次迭代,具有四個步驟,而速度下降到每秒六次迭代。這意味著如果速度足夠快,可以一直增加到八個步驟,可能仍然保持在subc的水平。生成時間不到1秒,即每秒九次迭代,對于生成1024x1024的SDXL圖像非常令人滿意。作者還嘗試了與DM一起使用Oiler,嘗試提高指導尺度,雖然生成的圖像是卡通風格,但似乎有起作用。
使用LCM配置生成的圖像,其生成速度足夠快,可以制作人工智能生成的視頻。盡管生成的質量不是最佳,但在每秒17幀的速度下,生成60幀只需17秒。這證明LCM技術與Aur的其他配置兼容,確實為用戶提供了快速而高效的深度學習模型生成體驗。
總的來說,Aur的LCM技術為穩(wěn)定擴散和SDXL的生成速度提供了顯著的提升。無論是在ComfyUI中還是在auto1111中,使用LCM Laura配置和適當的采樣器,用戶都能夠輕松實現(xiàn)高質量、高速的深度學習模型生成。這是對Aur技術的一次令人印象深刻的探索,為用戶提供了更快、更高效的生成體驗。
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