LCM_Lora_sd15模型

模型介绍

LCM-LoRA 代表潜在一致性(Latent Consistency Model)模型 – 潜在残差适配器(Latent Residual Adapters)。这项技术可以通过将 LDM 蒸馏成更小、更快的模型来加速 LDM，而不会牺牲图像质量。

LCM-LoRA 的核心思想是训练少量适配器（称为 LoRA 层），而不是完整模型。 LoRA 层插入到 LDM 的卷积块之间，并学习模仿原始模型的输出。由此产生的模型称为 LCM，可以用更少的扩散步骤和更少的内存消耗生成图像。

LCM-LoRA 还有另一个显着的特性：它可以直接插入任何经过微调的 LDM 版本，而不需要任何额外的训练。这意味着LCM-LoRA可以用作通用稳定扩散加速模块，可以加速任何基于LDM的图像生成任务。

例如，如果您有一个经过微调的 LDM，可以从文本生成动漫面孔，您可以简单地将 LCM-LoRA 层插入到模型中，并获得一个更快、更轻的模型，可以生成相同质量的图像。

安装方法

将下载好的模型放到Comfyui根目录的models\loras文件下。

使用方法

1.在Comfyui用Load LoRA节点加载。
2.采样器Ksampler的sampler name 需要设置为lcm，scheduler需要设置为sgm_uniform.