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文生圖10倍速,視頻實時渲染!清華發布LCM:兼容全部SD大模型、LoRA、插件等

人工智能 新聞
全面兼容Stable Diffusion生態,LCM模型成功實現5-10倍生成速度的提升,實時AI藝術時代即將到來,所想即所得!

Latent Consistency Models(潛一致性模型)是一個以生成速度為主要亮點的圖像生成架構。

和需要多步迭代傳統的擴散模型(如Stable Diffusion)不同,LCM僅用1 - 4步即可達到傳統模型30步左右的效果。

由清華大學交叉信息研究院研究生駱思勉和譚亦欽發明,LCM將文生圖生成速度提升了5-10倍,世界自此邁入實時生成式AI的時代。

LCM-LoRA: https://huggingface.co/papers/2311.05556

項目主頁:https://latent-consistency-models.github.io/

Stable Diffusion殺手:LCM

在LCM出現之前, 不同團隊在各種方向探索了五花八門的SD1.5和SDXL替代方案。這些項目各有特色,但都存在著不兼容LoRA和不完全兼容Stable Diffusion生態的硬傷。按發布時間順序,比較重要的項目有:

模型名稱

介紹

生成速度

訓練難度

SD生態兼容性

DeepFloyd IF

高質量、可生成文字,但架構復雜

更慢

更慢

不兼容

Kandinsky 2.2

比SDXL發布更早且質量同樣高;兼容ControlNet

類似

類似

不兼容模型和LoRA,兼容ControlNet等部分插件

Wuerstchen V2

質量和SDXL類似

2x - 2.5x

更容易

不兼容

SSD-1B

由Segmind蒸餾自SDXL,質量略微下降

1.6x

更容易

部分兼容

PixArt-α

華為和高校合作研發,高質量

類似

SD1.5十分之一

兼容ControlNet等部分插件

LCM (SDXL, SD1.5)

訓練自DreamShaper、SDXL,高質量、速度快

5x -10x

更容易

部分兼容

LCM-LoRA

體積小易用,插入即加速;犧牲部分質量

5x -10x

更容易

兼容全部SD大模型、LoRA、ControlNet,大量插件

這時,LCM-LoRA出現了:將SD1.5、SSD1B、SDXL蒸餾為LCM的LoRA,將生成5倍加速生成能力帶到所有SDXL模型上并兼容所有現存的LoRA,同時犧牲了小部分生成質量; 項目迅速獲得了Stable Diffusion生態大量插件、發行版本的支持。

LCM同時也發布了訓練腳本,可以支持訓練自己的LCM大模型(如LCM-SDXL)或LCM-LoRA,做到兼顧生成質量和速度。只要一次訓練,就可以在保持生成質量的前提下提速5倍。

至此,LCM生態體系具備了完整替代SD的雛形。

截止至2023/11/22,已支持LCM的開源項目:

  • Stable Diffusion發行版
  • WebUI(原生支持LCM-LoRA,LCM插件支持LCM-SDXL)、ComfyUI、Fooocus(LCM-LoRA)、DrawThings
  • 小模型
  • LCM-LoRA兼容其他LoRA,ControlNet

  • AnimateDiff WebUI插件

計劃中添加支持的項目:

  • WebUI主分支持
  • 訓練腳本Kohya SS
  • LCM-SDXL、LCM-DreamShaper專屬的ControlNet
  • LCM-AnimateDiff

隨著生態體系的逐漸發展,LCM有潛力作為新一代圖像生成底層完整替代Stable Diffusion。

未來展望

自Stable Diffusion發布至今,生成成本被緩慢優化,而LCM的出現使得圖像生成成本直接下降了一個數量級。每當革命性的技術出現,都會帶來重塑產業的大量機會。LCM至少能在圖像生成成本消失、視頻生成、實時生成三大方面給產業格局帶來重大變化。

1. 圖像生成成本消失

To C產品端,免費替代收費。受高昂的GPU算力成本限制,以Midjourney為代表的大量文生圖服務選擇免費增值作為商業模型。LCM使手機客戶端、個人電腦CPU、瀏覽器(WebAssembly)、更容易彈性擴容的CPU算力都可能在未來滿足圖像生成的算力需求。簡單的收費文生圖服務如Midjourney會被高質量的免費服務替代。

To B服務端,減少的生成算力需求會被增長的訓練算力需求替代。

AI圖片生成服務對算力的需求在峰值和谷底漲落極大,購買服務器閑置時間通常超過50%。這種特點促進了大量函數計算GPU(serverless GPU)如美國Replicate、中國阿里云的蓬勃發展。

硬件虛擬化方面如國內的瑞云、騰訊云等也在浪潮中推出了圖像模型訓練相關虛擬桌面產品。隨著生成算力下放到邊緣、客戶端或更容易擴容的CPU算力,AI生圖將普及到各類應用場景中,圖像模型微調的需求會大幅上漲。在圖像領域,專業、易用、垂直的模型訓練服務會成為下一階段云端GPU算力的主要消費者。

2. 文生視頻

文生視頻目前極高的生成成本制約了技術的發展和普及,消費級顯卡只能以緩慢的速度逐幀渲染。以AnimateDiff WebUI插件為代表的一批項目優先支持了LCM,使得更多人能參與到文生視頻的開源項目中。更低的門檻必然會加速文生視頻的普及和發展。

圖片

3分鐘快速渲染:AnimateDiff Vid2Vid + LCM

3. 實時渲染

速度的增加催生了大量新應用,不斷拓展著所有人的想象空間。

RT-LCM與AR

以RealTime LCM為先導,消費級GPU上第一次實現了每秒10幀左右的實時視頻生成視頻,這在AR領域必然產生深遠的影響。

目前高清、低延時捕捉重繪視線內整個場景需要極高算力,所以過去AR應用主要以添加新物體、提取特征后低清重繪部分物體為主。LCM使得實時重繪整個場景成為可能,在游戲、互動式電影、社交等場景中都有無限的想象空間。

未來游戲場景不需新建,帶上AR眼鏡,身處的街道立刻轉換為霓虹閃爍的賽博朋克未來風格供玩家探索;看未來的互動式恐怖電影時帶上AR眼鏡,家中熟悉的一切可以無縫融入場景,嚇人的東西就藏在臥室門后。虛擬和現實將無縫融合,真實和夢境讓人愈發難以區分。而這一切底層都可能會有LCM的身影。

圖片

RT-LCM視頻渲染

交互方式 - 所想即所得(What you imagine is what you get)

由Krea.ai、ilumine.ai首先產品化的實時圖像編輯UI再次降低了創作的門檻、擴大了創意的邊界,讓更多人在精細控制的基礎上獲得了最終畫作的實時反饋。

Krea.ai實時圖像編輯

實時圖像編輯

建模軟件 + LCM探索了3D建模的新方向,讓3D建模師在所見即所得基礎上更進一步,獲得了所想即所得的能力。

圖片

LCM實時空間建模渲染

手是人類最沒用的東西,因為手永遠跟不上腦子的速度。所見即所得(What you see is what you get)太慢,所想即所得(What you imagine is what you get)會成為未來的創意工作的主流。

LCM第一次讓展示效果跟上了靈感創意產生的速度。新的交互方式持續涌現,AIGC革命的終點是將創意的成本、技術門檻降低至無限接近于0。不分行業,好的創意將會從稀缺變為過剩。LCM將我們向未來又推進了一步。

責任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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