Definition Was ist LCM-LoRA?

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Fsas Technologies GmbH

LCM-LoRA ist der Name eines Beschleunigungsmoduls für Stable-Diffusion-KI-Bildgenerierungsmodelle. Es reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand beim Generieren von Bildern. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz und LCM-LoRA lassen sich Bilder auf Basis von Textbeschreibungen und einfachen Skizzen nahezu in Echtzeit erstellen. LCM-LoRA ist in verschiedene feinabgestimmte Stable-Diffusion-Modelle integrierbar und erfordert kein zusätzliches Training.

Das Kürzel LCM-LoRA steht für „Latent Consistency Model – Low-Rank Adaptation“. Es handelt sich um ein von einem Forschungsteam des Instituts für Interdisziplinäre Informationswissenschaften (IIIS) der Tsinghua-Universität in China und der Hugging-Face-Plattform entwickeltes Beschleunigungsmodul für KI-Bildgenerierungsmodelle wie Stable Diffusion. Die Arbeit wurde 2023 unter dem Titel „LCM-LoRA: A Universal Stable Diffusion Acceleration Module“ veröffentlicht.

LCM-LoRA erweitert die Fähigkeiten von Stable-Diffusion-Modellen. Das Modul reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand beim Generieren von Bildern deutlich. Das Erstellen von Bildern auf Basis von Textbeschreibungen oder einfachen Skizzen benötigt weniger Rechen- und Speicherleistung. Es lassen sich qualitativ hochwertige Bilder in nahezu Echtzeit generieren. LCM-LoRA ist in verschiedene feinabgestimmte Stable-Diffusion-Modelle integrierbar und erfordert kein zusätzliches Training.

Die Fachwelt spricht LCM-LoRA das Potenzial zu, den Vorgang der KI-Bildgenerierung zu revolutionieren. Die Auswirkungen einer veränderten Textbeschreibung oder skizzierten Vorlage setzt das KI-Modell mit LCM-LoRA direkt bildlich um und macht sie für den Anwender unmittelbar sichtbar. Die Veröffentlichung sowie Codes und Beispiele zu LCM-LoRA sind auf GitHub frei verfügbar. Darüber hinaus gibt es im Internet einige Webseiten wie fal.ai oder krea.ai, auf denen sich die Möglichkeiten von LCM-LoRA ausprobieren lassen.

Motivation für die Entwicklung von LCM-LoRA

Die Leistungsfähigkeit generativer Künstlicher Intelligenz hat sich in den letzten Jahren enorm weiterentwickelt. KI-Text-zu-Bildgeneratoren wie Stable Diffusion, Midjourney oder DALL-E erstellen auf Basis von Textbefehlen (Prompts) oder Vorlagen qualitativ hochwertige Bilder in fast beliebigen Stilrichtungen. Bei allen Modellen erfordert die bildliche Umsetzung der Vorgaben jedoch eine nicht zu vernachlässigende Zeit und erheblichen Speicher- und Rechenaufwand. Die zur Bilderzeugung genutzten sogenannten latenten Diffusionsmodelle (LDM) durchlaufen viele einzelne Inferenzschritte bis zu einem fertigen, hochauflösenden Bild. Die dadurch entstehenden Verzögerungszeiten in der Bilderzeugung führen zu einer Unterbrechung des kreativen Prozesses und lassen den Anwender die Unmittelbarkeit seiner Eingaben verlieren.

LCM-LoRA wurde entwickelt, um KI-Bildgenerierungsprozesse zu beschleunigen, den Ressourcenbedarf zu reduzieren und den Anwender die Auswirkungen seiner Eingaben unmittelbar erkennen zu lassen. Der kreative Prozess der Bildgenerierung wird interaktiver. Eingaben können so lange korrigiert werden, bis das in Echtzeit erstellte Bild den Vorstellungen entspricht. Das LCM-LoRA-Modul beschleunigt latente Diffusionsmodelle um ein Vielfaches, ohne dass sich die Bildqualität verschlechtert.

Funktionsweise von LCM-LoRA

LCM-LoRA ist ein komplexer, ausgeklügelter Algorithmus, dessen Funktionsweise hier nur in Grundzügen und stark vereinfacht erklärt werden kann. Die Details können in der frei verfügbaren Veröffentlichung nachgelesen werden. Prinzipiell reduziert LCM-LoRA die notwendigen Sampling-Schritte bis zum Entstehen eines detaillierten, hochauflösenden Bilds. Bilder lassen sich zum Beispiel in nur vier Sampling-Schritten erstellen. Das ist deutlich weniger, als ein latentes Diffusionsmodell, wie es bei Stable Diffusion zum Einsatz kommt, üblicherweise benötigt. Latente Diffusionsmodelle lernen Bilder zu generieren, indem sie schrittweise einem existierenden Bild immer mehr Rauschen hinzufügen und versuchen, aus dem verrauschten Bild wieder das Ausgangsbild zu erzeugen. Nach dem Training sind sie in der Lage, aus zufälligen Rauschen, durch schrittweises Entrauschen ein realistisches und bestimmten Vorgaben entsprechendes Bild entstehen zu lassen.

LCM-LoRA ist eine Technik, die ein latentes Diffusionsmodell beschleunigt, indem sie kleinere und schnellere Modelle herausbildet (destilliert). Hierfür kombiniert LCM-LoRA die beiden Konzepte Latent Consistency Model (LCM) and Low-Rank Adaptation (LoRA). Eine kleine Anzahl von LoRA-Layern wird trainiert, das gleiche Bild wie das Original-LDM aus einer beliebig verrauschten Samplingstufe in einem einzigen Schritt zu produzieren. Die LoRA-Layer werden zwischen die Faltungsblöcke eines LDM eingefügt. Es entsteht ein LCM, das Bilder mit weniger Diffusionsschritten und Speicherbedarf generieren kann. LCM-LoRA kann in beliebige feinabgestimmte Versionen eines LDM ohne zusätzliches Training eingefügt werden und verhält sich wie ein universell einsetzbares Beschleunigungsmodul für LDM-Bildgenerierungsaufgaben.

Die Vorteile durch den Einsatz von LCM-LoRA

• schnelles Generieren von KI-Bildern in nahezu Echtzeit ohne Verschlechterung der Bildqualität

• reduzierter Bedarf an Rechen- und Speicherkapazität

• durchgängiger, interaktiver und intuitiver Prozess der KI-Bildgenerierung

• direktes Erkennen der bildlichen Umsetzung von veränderten Textvorgaben oder Vorgabenskizzen

• Generieren detaillierter, hochauflösender Bilder aus skizzierten Vorlagen

• Umsetzung der Veränderungen von 2D-Skizzen oder dreidimensionalen Entwürfen in Echtzeit (auch Perspektivwechsel in Echtzeit)

• direkt in jede feinabgestimmte Version eines LDM integrierbar, ohne Notwendigkeit von zusätzlichem Training

• als universales Beschleunigungsmodul für Stable Diffusion nutzbar

• Erschließung neuer kreativer Anwendungsfälle der KI-Bildgenerierung

• Einsatz auch im Videobereich denkbar

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