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在我们使用Stable Diffusion 作画的时候，普通用户因为电脑显存配置过低，经常会出现爆显存和出图慢的困扰。而SD-WebUI在显存优化方便不如ComfyUI和Fooocus，但是也有一些弥补SD-WebUI显存问题的方案，那就是LCM和FP8。
LCM 教程
简介 LCM 是一个用于 Stable Diffusio…前言
在我们使用Stable Diffusion 作画的时候，普通用户因为电脑显存配置过低，经常会出现爆显存和出图慢的困扰。而SD-WebUI在显存优化方便不如ComfyUI和Fooocus，但是也有一些弥补SD-WebUI显存问题的方案，那就是LCM和FP8。
LCM 教程
简介 LCM 是一个用于 Stable Diffusion 模型的新型采样器（Sampler）。Stable Diffusion 是一种生成式人工智能模型，主要用于文本到图像的转换，即根据给定的文本提示生成相应的图像。采样器是这种模型中的一种重要组成部分，它负责从概率分布中抽取样本以生成最终的输出。
LCM 代表了 “Lora Consistency Model”，其中 Lora 是一种新的采样方法，而 Consistency Models 强调的是在生成过程中保持一致性。这个模型声称可以显著提高出图速度，例如可以在很短的时间内（如3秒）生成4张图像，并且可能比上一代模型快10倍。此外，LCM 在 WebUI 下使用时需要添加特定的 Lora 参数，具体的选择取决于所使用的大型模型。
通常情况下，这个过程需要大量的迭代步骤（Steps），这可能会导致生成一张图像所需的时间较长。而 LCM 作为一种新型的采样器模型，它的目的是在保持生成图像质量的同时，显著减少所需的迭代次数，从而提高出图速度。
据描述，LCM 模
