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

🖥️欢迎试用由我和朋友开发的开源项目GPT4V-Image-Captioner，它支持一键安装，并集成了图像预压缩、图像标签生成和标签统计等多种功能。最近，我们还推出了该工具的webui插件版本，欢迎所有人使用！

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极简用法：可与任何常规SDXL大模型搭配使用。权重1，步数8，CFG 2。不同版本名对应各自适配的采样器。

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这是一个融合LoRA模型，结合了SDXL LCM LoRA和SDXL Turbo LoRA。该模型的灵感源于我在开发LEOSAM HelloWorld Turbo+LCM版本时，发现这两种技术结合能获得最佳的图像生成效果。

因此，我融合了这个模型，并优化了LCM与Turbo LoRA的融合比例。该模型尺寸已压缩至rank 1，仅12.3MB，同时LORA的最佳权重已调整为1，使用极为便捷，欢迎体验！

下方展示了使用Eular A采样器、8步采样时，HelloWorld 2.0分别搭配LCM & TurboMix LoRA、LCM LoRA和Turbo LoRA的生成效果。

可以看出，LCM & TurboMix LoRA在面部影响与图像清晰度之间取得了最均衡的效果。

使用本模型生成图像的推荐参数如下：

采样器：不同版本名对应各自适配的采样器。不同采样器在8步内生成图像所需时间与画质不同，请根据需求选择。

LoRA权重：约1

CFG scale：2（重要！建议CFG scale在1.5~2.5之间）

采样步数：8步（6~8步均可）

高清修复算法：ESRGAN 4x（其他放大算法亦可，非必需选项，请确保GPU显存充足）

高清修复放大倍数：1.5倍

高清修复步数：8步

高清修复降噪强度：0.3

这是一个SDXL LCM LoRA与SDXL Turbo LoRA的融合LoRA模型，灵感源于我在制作LEOSAM HelloWorld Turbo+LCM版本时，发现这两种技术结合使用时生成效果最佳，因此我开发了此融合模型。

LCM与Turbo LoRA的融合比例经我调优，同时模型尺寸已压缩至rank 1，仅12.3MB，LORA最佳权重也已设为1，使用极为方便，欢迎体验！

上图展示了HelloWorld 2.0分别搭配LCM&TurboMix LoRA、LCM LoRA、Turbo LoRA时，使用Eular A采样器、8步采样的生成效果。可以看出，LCM&TurboMix LoRA在面部影响和图像清晰度之间达到了最佳平衡。

本模型推荐的生成参数：

采样器：不同版本名对应各自适配的采样器。不同采样器在8步内生成图像的时间与画质不同，请根据需要选择。

LoRA使用权重：1左右

采样步数：8步（6~8步均可）

CFG scale：2（重要！对于LCM模型，建议CFG scale在1.5~2.5之间）

放大算法：ESRGAN 4x（其他放大算法亦可，非必需选项，请确保GPU显存充足）

放大倍数：1.5倍

放大步数：8步

放大降噪系数：0.3

2023.12.2 更新：Euler a.fix 版本详情

Euler a版本在WebUI的SDXL LoRA列表中无法显示。Euler a.fix版本通过修改元数据修复了此问题，并进一步优化了LCM与Turbo的融合步数与比例。

Euler a版本存在WebUI SDXL LoRA列表中不显示的问题。Euler a.fix版本通过更改元数据修复了该问题，同时进一步优化了LCM和Turbo的融合步骤与比例。