LCM&TurboMix LoRA (Only 12MB, 8-step sampling Effect is superior to using LCM or Turbo alone!)

🖥️オープンソースのGPT4V-Image-Captionerをお試しください。このツールは、友人と私が開発したもので、ワンクリックインストールが可能で、画像事前圧縮、画像タグ付け、タグ統計など複数の機能が統合されています。最近、このツールのwebuiプラグイン版もリリースしました。ぜひご活用ください！

🌍QQグループ「トウスン・AIGC夢工北廠」へようこそ、グループ番号：780132897；「トウスン・AIGC夢工南廠」、グループ番号：835297318（入群回答：トウスン）。Telegramチャット「トウスンのSDXL百老汇」、リンク：https://t.me/+KkflmfLTAdwzMzI1

簡単な使い方ガイド：どのSDXL標準ベースモデルとも互換性があります。重み：1、ステップ数：8、CFG：2。異なるバージョン名はそれぞれ対応する最適化されたサンプラーに紐づいています。

極簡用法：どの通常のSDXL大モデルとも使用可能です。重み1、ステップ8、CFG 2。異なるバージョン名はそれぞれ対応するサンプラーに適応されています。

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これはSDXL LCM LoRAとSDXL Turbo LoRAの融合LoRAモデルです。私がLEOSAM HelloWorld Turbo+LCMバージョンを開発していた際、この2つの技術を組み合わせた際に最適な画像生成結果が得られたことがきっかけで、この融合モデルを開発しました。

その結果、私が最適化したLCMとTurbo LoRAの融合比率でこのモデルを統合しました。このモデルのサイズはrank 1に縮小され、わずか12.3MBです。さらに、LORAの最適な重みは1に調整されています。使用が非常に簡単で、ぜひお試しください！

以下の画像は、HelloWorld 2.0にLCM & TurboMix LoRA、LCM LoRA、Turbo LoRAをそれぞれ組み合わせ、Eular Aサンプラーで8ステップ使用したときの画像生成結果です。

LCM & TurboMix LoRAは、顔の影響と画像の鮮明さの間で最もバランスの取れた結果を達成していることがわかります。

このモデルで画像を生成するためのおすすめパラメータ：

サンプラー：異なるバージョン名はそれぞれ対応する最適化されたサンプラーに紐づいています。8ステップで画像を生成するのにかかる時間や画像品質はサンプラーによって異なります。ご要望に応じて選択してください。

LoRA重み：約1

CFGスケール：2（重要！CFGスケールは1.5～2.5の範囲を推奨します）

サンプリングステップ：8ステップ（6～8ステップは許容範囲です）

ハイレゾアルゴリズム：ESRGAN 4x（他のアップスケーリングアルゴリズムも使用可能。必須ではありません。GPUメモリが十分であることを確認してください）

ハイレゾアップスケール係数：1.5倍

ハイレゾステップ：8ステップ

ハイレゾノイズ低減強度：0.3

これはSDXL LCM LoRAとSDXL Turbo LoRAの融合LoRAモデルであり、LEOSAM HelloWorld Turbo+LCMバージョンを開発中に、この2つの技術を組み合わせた際の画像生成効果が最良であることが判明したため、この融合モデルを開発しました。

LCMとTurbo LoRAの融合比率は私が最適化し、モデルのサイズはrank 1に縮小され、わずか12.3MBです。また、LORAの最適な重みは1に調整されています。使用が非常に簡単で、ぜひ体験してください！

上図は、HelloWorld 2.0にそれぞれLCM&TurboMix LoRA、LCM LoRA、Turbo LoRAを組み合わせ、Eular Aサンプラーで8ステップ使用した際の出力結果を示しています。LCM&TurboMix LoRAが、顔の影響と画像の鮮明さのバランスにおいて最も優れた結果を達成していることがわかります。

このモデルの推奨生成パラメータ：

サンプラー：異なるバージョン名はそれぞれ対応する最適化されたサンプラーに紐づいています。8ステップでの出力時間と画質はサンプラーによって異なりますので、ご要望に応じて選択してください。

LoRA使用重み：1前後

サンプリングステップ：8ステップ（6～8ステップも可）

CFGスケール：2（重要！LCMモデルでは、CFGスケールは1.5～2.5を推奨します）

アップスケーリングアルゴリズム：ESRGAN 4x（他のアップスケーリングアルゴリズムも使用可。必須ではありません。GPUメモリが十分であることをご確認ください）

アップスケール倍率：1.5倍

アップスケールステップ：8ステップ

アップスケールノイズ低減強度：0.3

2023.12.2 更新：Euler a.fix版の詳細

Euler a版では、WebUIのSDXL LoRAリストに表示されない問題がありました。Euler a.fix版は、メタデータを修正することでこの問題を解決しました。さらに、Euler a.fix版はLCMとTurboの融合ステップと比率をさらに最適化しています。

Euler a版は、WebUIのSDXL LoRAリストに表示されない問題がありました。Euler a.fix版はメタデータを修正することでこの問題を解消しました。また、Euler a.fix版はLCMとTurboの融合ステップと比率をさらに最適化しています。