前言

大家好，这里是和你们一起探索 AI绘画月月~

最近一种新的图像生成形式逐渐兴起，即生成的图像会随输入的文字或笔画动作迅速变化，这让图像生成有了更多灵活探索和准确控制的空间。这种「实时反馈」的感觉源于模型能在几秒钟内，根据输入生成新的内容，而之所以能有这么快的生成速度，依靠的就是 LCM 这项新技术。

一、LCM 简介

LCM 项目主页： https://latent-consistency-models.github.io/

Github 主页： https://github.com/luosiallen/latent-consistency-model

LCM 全称 Latent Consistency Models（潜在一致性模型），是清华大学交叉信息科学研究院研发的一款生成模型。它的特点是可以通过少量步骤推理合成高分辨率图像，使图像生成速度提升 2-5 倍，需要的算力也更少。官方称 LCMs 是继 LDMs（Latent Diffusion Models 潜在扩散模型）之后的新一代生成模型。

LCM 的上一代是今年 6 月份的推出的 Consistency Models（CM，一致性模型）。用过 Stable Diffusion 的小伙伴都知道，我们在生成图像的时候需要设置「 采样步数 Steps」，这个参数，涉及到的是 Diffusion 模型中的去噪（Denoise）过程，即以迭代的方式从一张纯噪声图中一步步去除噪点，直至它变成一张清晰的图像。采样步数一般需要 20-50 步。

Consistentcy Models 则对去噪推理这一步进行了优化，它不再需要像 Diffusion 模型那样逐步迭代，而是追求“一步完成推理”，这样需要处理的步数减少了，图像的生成速度自然就提升了。LCM 则是在 Consistency Models 的基础上引入了 Lantent Space （潜空间），进一步压缩需要处理的数据量，从而实现超快速的图像推理合成。LCM 官方以此训练了一个新的模型 Dreamshaper-V7，仅通过 2-4 步就能生成一张 768*768 分辨率的清晰图像。

LCM 官方提供了 2 个可以免费在线试玩的 Demo，分别是文生图和图生图。文生图 Demo 使用的就是 Dreamshaper-V7 模型，我试了一下的确可以在几秒之内就生成 4 张图，速度非常惊人，大家也可以去体验一下。

文生图试玩 Demo： https://huggingface.co/spaces/SimianLuo/Latent_Consistency_Model

图生图试玩 Demo： fofr/latent-consistency-model – Run with an API on Replicate

目前可以用的 LCM 模型有 Dreamshaper-V7 和 LCM-SDXL，LCM 也以拓展插件的形式加入了 A1111 WebUI 和 ComfyUI，支持文生图、图生图和视频生成视频，安装插件后我们就可以在自己电脑上体验一下这种 2 款新模型的生成效率。如果你还不了解插件的安装方式，可以查看我之前写的 SD WebUI 插件安装教程 ，或者了解我最新制作的课程 《AI绘画入门完全指南》 ，系统全面地了解 SD WebUI 的使用方法和技巧。

① Dreamshaper-V7 模型下载： SimianLuo/LCM_Dreamshaper_v7 at main (huggingface.co) （文末有资源包）

② LCM-SDXL模型下载： latent-consistency/lcm-sdxl · Hugging Face — 潜在一致性/lcm-sdxl ·拥抱的脸 （文末有资源包）

③ LCM WebUI 插件安装使用： https://github.com/0xbitches/sd-webui-lcm

④ LCM ComfyUI 插件安装使用： https://github.com/0xbitches/ComfyUI-LCM

二、LCM-LoRA

LCM 可以有效缩短图像的生成时间，但它的模型需要单独训练，前面的提到的 Dreamshaper-V7 和 LCM-SDXL 是目前仅有的 2 款可以在 LCM 插件中使用的大模型，这显然不符合大家的使用需求。为了改变这种情况，官方又训练出了 LCM-LoRA 模型，可以搭配 SD1.5 和 SDXL 的所有大模型使用，这比上面安装 LCM 插件更方便。目前我们可以在 ComfyUI 和 Fooocus 中使用 LCM-LoRA。

① LCM-LoRA 项目主页： https://huggingface.co/blog/lcm_lora

② lcm-lora-sdv1-5 下载： https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5

③ lcm-lora-sdxl 下载： https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdxl

LoRA 模型在文末有资源包，下载后安装到 ComfyUI 根目录的 loras 文件夹内即可（如果是和 WebUI 共享的模型，就放到 WebUI 的 lora 文件夹内 ）。在 ComfyUI 中使用 LCM-LoRA 需要注意以下几点：

1. 模型下载链接内包含模型使用方法和注意事项，使用需要仔细阅读；
2. 在 ComfyUI 中使用 lcm-lora 需要先安装 ComfyUI-LCM 插件；
3. 采样步数 Steps 数值在 2 - 8 之间，CFG 参数在 1.0 - 2.0 之间。

下图是在 ComfyUI 中使用 lcm-lora-sdv1-5 的工作流（json 文件在文末资源包内），经测试生成 4 张图像仅需 3 秒。速度的确非常快，但图像质量比起正常的 Stable Diffusion 模型来说还是稍微差了一些。

如果想在 Fooocus 中使用 LCM-LoRA，需要安装最新版的 Fooocus ，然后将文末资源包内的 sdxl_lcm_lora 放入 Fooocus\models\loras 文件夹中。启动后，在 setting 中选择 Extreme Speed 模式，系统会启动 lcm-lora。然后在 Models 中选择一个 SDXL 大模型，lora 和 style 可以自定义，再点击生成即可。经测试生成一张 1024*1024 px 的图像只需要 9 秒，比之前快了 5 倍，图像质量依旧保持的不错。

三、Animatediff 与 LCM-LoRA

Animatediff 是目前最受关注的 AI 视频工具之一，可以通过文本生成流畅的动图或视频。有了 LCM 之后，Animatediff 的图像处理速度也得到了明显提升。据我个人测试，使用 lcm-lora 后生成一个 16 帧的动图只需要 27 秒，如果不使用则需要 75 秒，速度差了 3 倍。

ComfyUI 中使用 lcm-lora-sdv1-5 + Animatediff 的工作流（json 文件在文末资源包内）：

效果图：

LCM 让我们看到了 SD 模型在生成速度上的突破，虽然目前质量稍微差了一些，但 AI 技术的发展速度是惊人的，未来肯定会有改善。而随着 LCM 的发展成熟，图像处理速度可能会进一步缩短到毫秒级，这将极大促进实时文生图、图生图以文生视频的发展，给用户带更好的使用体验；也可能会进一步和 Controlnet 或者 IP-Adapter 兼容，来提升这些插件的处理效率。

这里为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI，分享一套字节大佬整理的ComfyUI工作流集合，其包含了很多好玩有趣，但又有点复杂的工作流节点和json配置。

涵盖了 Stable Scascade、3D、LLM+SD、Portrait Master、SVD 等相关类别的工作流，共计15个类目38项工作流。这些都放在了下方卡片，需要的点击免费获取：

对于初学者来说，最佳的学习方法是以这些现成的工作流为模板，一步步地复刻并理解它们。

通过观察和分析别人的工作流，你可以学习到各种节点搭建的技巧和方法。随着理解的深入，你将能够根据自己的需求创新和搭建属于自己的工作流。

希望本文能帮助你有效地提升你的设计效率和创造力。

对于从来没有接触过AI绘画的同学，我已经帮你们准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。

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