LCM 这个技术可以让 4090在1 秒钟生成 10 张 512X52 大小的图片，太强了，如果可以用在 Animetadiff 中的话可以大幅提高视频生成效率。以往我们用 SD 生成图片起码需要 20 步的推导步骤，但是使用 LCM 只需要 4 步就行，从一些测试结果看 6-8 步可能是一个理想的步骤。你现在可以在 WebUI 和 ComfyUI 中尝试 LCM，但是这两个插件我安装的时候都遇到了不同程度的问题，感兴趣的可以自己安装一下。LCM 有个问题是目前只能用自己的模型，不能兼容现有的 SD 模型，不过如果效率足够高的话我感觉会有更多适配。
伴随着OpenAI在11月7日开发者大会当天除了chatGPTs全家桶外，OpenAI开源了全新解码器，依赖LCM技术，开源了全新的VAE，随之而来的LCM这个名词也火了起来，但是说好的提升怎么变成5倍了？文末领取插件地址！！！
Stablediffusion
Stable Diffusion 是一个2022年发布的深度学习文本到图像的潜在扩散模型（LDM / Latent Diffusion Model），由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员和工程师创建。它使用来自 LAION-5B 开源数据库子集的512x512图像进行训练，通过引入隐向量空间来解决 Diffusion 速度瓶颈，除了可用于文生图任务，还可以用于图生图、特定角色刻画，甚至是超分或者上色任务
如何理解呢？
当向平静的湖面扔了一个小石子，水波纹向周边扩散最终恢复平静的过程，我们称之为稳定扩散，在图像生图原理中扩散过程是指，将一个图像经过多次迭代，逐渐变得模糊、扩散的过程。在这个过程中，图像的细节信息会逐渐消失，只保留下整体的结构信息。稳定扩散这个名字来源于这个过程的稳定性
潜在一致性模型：不再逐步去噪直接映射
在官方论文中指出潜在扩散模型（LDMs）在合成高分辨率图像方面取得了显著的成果。但是，迭代采样过程是计算密集型的，并且会导致生成缓慢。受一致性模型（song 等人）的启发，我们提出了潜在一致性模型 （LCM），可以在任何预训练的 LDM 上以最少的步骤进行快速推理，包括稳定扩散（rombach 等人）。将引导反向扩散过程视为求解增强概率流常微分方程 （PF-ODE），LCM 旨在直接预测此类常微分方程在潜在空间中的解，从而减少对多次迭代的需求，并允许快速、高保真采样。高质量的 768 x 768 2~4 步 LCM 从预先训练的无分类器引导扩散模型中高效提炼出来，训练时间仅为 32 个 A100 GPU 小时。此外，我们还引入了潜在一致性微调 （LCF），这是一种为在自定义图像数据集上微调 LCM 量身定制的新方法。对 LAION-5B-Aesthetics 数据集的评估表明，LCM 通过几步推理实现了最先进的文本到图像生成性能
通过将无分类器的引导提炼到模型的输入中，LCM 可以在非常短的推理时间内生成高质量的图像。我们比较了使用 A800 GPU 在 768 x 768 分辨率、CFG 规模 w=8、batchsize=4 设置下的推理时间。
ComfyUI
LCM img2img
LCM vid2vid
报错解决
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它将是类似 .在 Windows 上，它大致是 .~/.cache/huggingface/hub/path_to_lcm_dreamshaper_v7/tokenizer/C:UsersYourUserName.cachehuggingfacehubmodels--SimianLuo--LCM_Dreamshaper_v7snapshotsc7f9b672c65a664af57d1de926819fd79cb26eb8tokenizer
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