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

🖥️오픈소스 GPT4V-Image-Captioner를 시연해보시기 바랍니다. 이 도구는 제 친구와 제가 개발했으며, 한 번의 클릭으로 설치 가능하며, 이미지 사전 압축, 이미지 태그링, 태그 통계 등 다양한 기능이 통합되어 있습니다. 최근에는 이 도구의 webui 플러그인 버전도 출시했으니, 모두 자유롭게 사용해 주세요!

🌍QQ 그룹 “토순·AIGC 꿈공장 북공장”에 참여하세요: 그룹 번호 780132897; “토순·AIGC 꿈공장 남공장”: 그룹 번호 835297318 (가입 답변: 토순). Telegram 채널 “토순의 SDXL 브로드웨이”: https://t.me/+KkflmfLTAdwzMzI1

빠른 사용 가이드: 모든 SDXL 표준 베이스 모델과 호환됩니다. 가중치 1, 8단계, CFG 2. 다양한 버전명은 각각 적응된 샘플러에 대응합니다.

극간용법: 모든 일반적인 SDXL 대형 모델과 함께 사용 가능합니다. 가중치 1, 단계 8, CFG 2. 다양한 버전명은 각각 적응된 샘플러에 대응합니다.

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이것은 SDXL LCM LoRA와 SDXL Turbo LoRA의 융합 LoRA 모델입니다. 이 모델을 개발하게 된 계기는 LEOSAM HelloWorld Turbo+LCM 버전을 개발하면서 이 두 기술을 결합했을 때 가장 우수한 이미지 생성 결과를 얻었기 때문입니다.

따라서 저는 이 융합 모델을 제작하였고, LCM과 Turbo LoRA의 융합 비율을 최적화했습니다. 이 모델의 크기는 rank 1로 축소되어 단 12.3MB에 불과하며, LoRA 최적 가중치도 1로 조정되었습니다. 사용이 매우 간편하므로 누구나 체험해보세요!

아래는 HelloWorld 2.0와 각각 LCM & TurboMix LoRA, LCM LoRA, Turbo LoRA를 결합하여 Euler A 샘플러로 8단계를 사용해 생성한 이미지 결과입니다.

이를 통해 LCM & TurboMix LoRA가 얼굴 형상 영향과 이미지 선명도 사이에서 가장 균형 잡힌 결과를 달성했음을 알 수 있습니다.

이 모델을 사용할 때 권장하는 파라미터는 다음과 같습니다:

샘플러: 다양한 버전명은 각각 적응된 샘플러에 대응하며, 각 샘플러가 8단계로 이미지를 생성하는 데 걸리는 시간과 이미지 품질이 다릅니다. 필요에 따라 선택하세요.

LoRA 가중치: 약 1

CFG 스케일: 2 (중요! CFG 스케일은 1.5~2.5 사이로 설정하는 것을 권장합니다)

샘플링 단계: 8단계 (6~8단계 사용 가능)

하이레졸루션 알고리즘: ESRGAN 4x (다른 업스케일링 알고리즘도 사용 가능하며, 필수 옵션은 아닙니다. GPU 메모리가 충분한지 확인하세요)

하이레졸루션 업스케일 팩터: 1.5배

하이레졸루션 단계: 8단계

하이레졸루션 디노이징 강도: 0.3

이것은 SDXL LCM LoRA와 SDXL Turbo LoRA의 융합 LoRA 모델로, LEOSAM HelloWorld Turbo+LCM 버전을 개발할 때 이 두 기술을 결합하면 이미지 생성 품질이 가장 뛰어남을 발견하고 제작하게 되었습니다.

LCM과 Turbo LoRA의 융합 비율을 제가 최적화했으며, 모델 크기는 rank 1로 축소되어 단 12.3MB에 불과합니다. 또한 LoRA 최적 가중치는 1로 조정되어 사용이 매우 간편합니다. 모두 체험해보세요!

위 이미지는 HelloWorld 2.0과 각각 LCM&TurboMix LoRA, LCM LoRA, Turbo LoRA를 결합하여 Euler A 샘플러로 8단계를 사용해 생성한 결과입니다. LCM&TurboMix LoRA가 얼굴형상 영향과 이미지 선명도 사이에서 가장 균형 잡힌 결과를 보여줍니다.

이 모델을 사용할 때 권장하는 이미지 생성 파라미터는 다음과 같습니다:

샘플러: 다양한 버전명은 각각 적응된 샘플러에 대응합니다. 각 샘플러가 8단계로 이미지를 생성하는 데 걸리는 시간과 품질이 다르므로, 필요에 따라 선택하세요.

LoRA 사용 가중치: 약 1

샘플링 단계: 8단계 (6~8단계 모두 가능)

CFG 스케일: 2 (중요! LCM 모델의 경우 CFG 스케일은 1.5~2.5 권장)

업스케일 알고리즘: ESRGAN 4x (다른 업스케일 알고리즘도 사용 가능하며, 필수는 아닙니다. GPU 메모리가 충분한지 확인하세요)

업스케일 배수: 1.5배

업스케일 단계: 8단계

업스케일 디노이징 강도: 0.3

2023.12.2 Euler a.fix 버전 업데이트 내용

Euler a 버전은 WebUI의 SDXL LoRA 목록에 표시되지 않는 문제가 있었습니다. Euler a.fix 버전은 메타데이터를 수정하여 이 문제를 해결했습니다. 또한 Euler a.fix 버전은 LCM과 Turbo의 융합 단계와 비율을 더 최적화했습니다.

Euler a 버전은 WebUI SDXL LoRA 목록에 표시되지 않는 문제가 있었습니다. Euler a.fix 버전은 메타데이터를 변경하여 이 문제를 해결했으며, 동시에 LCM과 Turbo의 융합 단계와 비율을 더욱 최적화했습니다.