本文共 835 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

前言

在使用Stable Diffusion进行图像生成时，普通用户往往面临显存不足以及生成速度过慢的问题。相比于SD-WebUI这样的界面，ComfyUI和FocusUI在显存管理上更为友好，但也有对应的解决方案来弥补SD-WebUI的显存不足问题——这就是LCM和FP8。

LCM 教程

简介

LCM（Lora Consistency Model）是一种全新的采样器（Sampler）解决方案，专为Stable Diffusion模型设计。Stable Diffusion是一种生成式人工智能模型，主要用于将文本提示转化为图像生成任务。采样器在这类模型中扮演着关键角色，其主要职责是从概率分布中抽取样本以生成最终输出。

LCM的名字中包含“Lora”，即Local Orbital Angular Momentum，指的是一种新的采样方法。与传统采样方法不同，LCM不仅关注样本质量，更注重生成过程中的一致性和效率。该模型声称可以显著提升生成速度，例如在短短的3秒内生成4张图像，且比之前的模型速度提升了10倍。

工作原理

LCM通过一种称为Lora的采样方法来实现高效的图像生成。与传统采样方法相比，Lora采样能够更好地保持生成样本之间的一致性。这意味着在生成多张图像时，图像风格和内容将更加统一，避免出现样本之间差异过大的情况。

此外，LCM在WebUI界面下使用时，需要额外添加特定的Lora参数。这一设置可以帮助用户更好地控制生成过程，充分发挥Lora采样的优势。

优点

1. **高效生成**：LCM能够显著提升图像生成速度，满足用户对快速输出的需求。 2. **一致性输出**：通过Lora采样，LCM能够确保生成的图像风格和内容更加一致，减少样本差异。 3. **适配性强**：在WebUI界面下，LCM可以通过简单的参数设置实现，操作相对简单。

总结来说，LCM是一种值得尝试的解决方案，尤其对于在显存资源有限的情况下，希望提升生成效率的用户来说。

转载地址：http://knhfk.baihongyu.com/