LCM一致性扩散算法,可以在较少的步数计算出较高质量图像,在LCM算法最初公布时候,用常规SD模型+LCM Lora+LCM sample官方给出是4步即可,但出图效果堪忧,细节品质比传统SD流程要差不少,样图放在最后,大家可以对比。
最近测了几个改良的新LCM模型,效果惊艳,值得拥有:
- blue_pencil-XL-LCM
- Hephaistos_NextGENXL (LCM_Bf16_hybrid)
- MexxL_LCM2
以下样图生成步数均为6步,画幅1024×1024,采样使用DPM++系列。
blue_pencil-XL-LCM
Hephaistos_NextGENXL (LCM_Bf16_hybrid)
MexxL_LCM2
以上样图生成参数一致,只更换模型。
SDXL基础模型+LCM Lora+LCM sample,细节上差距较大。
SDXL基础模型20步+refiner10步+DPM++2M, SDXL基础还是老问题