如何快速把 SD-WebUI-LCM 装进 Stable Diffusion WebUI 并跑出第一张图【免费下载链接】sd-webui-lcmLatent Consistency Model for AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-webui-lcmSD-WebUI-LCM 是一款面向 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI 的开源插件它把 LCMLatent Consistency Model潜在一致性模型搬进了你熟悉的 WebUI 界面不用等几十步采样最多 4 步就能出图。这篇文章带你从 0 到 1 完成安装、启动和第一次生成适合刚接触 Stable Diffusion WebUI 插件系统的新手跟着做就能跑起来。它是什么为什么值得装先说人话普通 Stable Diffusion 生成一张图要跑几十步采样LCM 把这件事压缩到 4 步左右速度提升近一个数量级。代价是画质风格略有差异——目前官方可用的检查点为 LCM_Dreamshaper_v7DreamShaper v7 蒸馏而来。装上这个插件后WebUI 顶部会多出一个LCM标签页里面分三个功能区子标签做什么结果保存位置LCM txt2img文字提示词直接生成图片outputs/txt2img-images/LCMLCM img2img给一张参考图 提示词重绘新图outputs/txt2img-images/LCMLCM vid2vid逐帧重绘视频输出新视频outputs/LCM-vid2vid它不需要你改任何代码插件自带install.pyWebUI 启动时会自动安装缺失的diffusers依赖。装之前先做三步自检自检项怎么确认不满足时Stable Diffusion WebUI 已装好且能正常打开浏览器能进 txt2img 页面先完成 WebUI 主程序的安装与启动系统里有 git终端运行git --version先安装 GitGPU 显存建议 ≥ 6GB设备管理器 /nvidia-smi查看显存紧张时保持 fp16 开启后文详述Python 虚拟环境由 WebUI 统一管理不需要你手动装任何 Python 包这一点和很多教程不一样放心跳过。拿到插件克隆到 extensions 目录插件的本质就是放进 WebUI 的extensions/目录然后重载界面。两种方式任选其一方式一命令行克隆推荐可更新cd /你的路径/stable-diffusion-webui/extensions git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-webui-lcm方式二WebUI 界面安装进入 WebUI点顶部Extensions → Install from URL粘贴插件仓库地址点安装。完成后点击界面底部的Reload UI或重启 WebUI。如果终端里出现install diffusers的安装日志说明依赖正在自动补齐等它装完再刷新即可。第一次跑起来成功的样子长这样顶部导航出现LCM标签页——出现即安装成功点进去默认是LCM txt2img。在提示词框输入一段描述例如A photo of beautiful mountain with realistic sunset and blue lake, highly detailed, masterpiece点Run。第一次运行会先下载 LCM_Dreamshaper_v7 模型稍慢属正常现象之后每次生成就很快了。✅算成功的三个信号页面画廊里出现 4 张图默认批量 4 张分辨率 512×512终端打印一行LCM inference time: x.x seconds到outputs/txt2img-images/LCM目录能看到刚生成的 PNG用 PNG Info 标签页还能读回生成参数。三个子标签各玩一次txt2img就是上面的流程。底部Examples区预置了 4 条高质量提示词点一下就自动填充运行最适合第一次体验。img2img上传一张图 写提示词 点 Run。注意两点输出尺寸跟随输入图片不可单独改Prompt Strength提示词强度默认 0.5控制改动幅度值越大越靠近提示词描述、越远离原图。vid2vid上传一段短视频 提示词插件会逐帧重绘再合成视频。输出帧率默认 10 FPS结果存到outputs/LCM-vid2vid。想保留每一帧中间结果勾选Save intermediate frames即可。影响体验的几个关键设置设置项默认值建议说明num_inference_steps448LCM 的核心优势所在4 步即可用想更细腻再加guidance_scale8.0214提示词贴合度越高越听话Run LCM in fp16开保持开显存减半勾选 CPU 运行时会自动切回 fp32torch.compile关非 Windows 可试开有额外提速Windows 暂不支持Randomize seed开按需求关闭并固定 seed 可复现同一张图还有一个藏在环境变量里的开关MAX_IMAGE_SIZE默认 768它是宽高滑块的上限。想生成更大图时改环境变量比改代码合适启动前设置即可export MAX_IMAGE_SIZE1024 # Linux / macOS本项目不涉及密钥等敏感配置日常你只需要关心上表这几项。遇到问题对照这张表修报错 / 现象原因解决办法找不到 LCM 标签页或ImportError: cannot import name ... from diffusers...diffusers版本过旧进入 WebUI 的venv环境运行pip install --upgrade diffusers后重载若仍有其他插件强制锁旧版需先禁用该插件ValueError: Non-consecutive added token |startoftext|...Hugging Face 缓存里的added_tokens.json索引错位找到缓存目录形如~/.cache/huggingface/hub/.../LCM_Dreamshaper_v7/tokenizer/把该文件里的两个索引改为 49408 / 49409或直接删除该文件后重试torch.cuda.OutOfMemoryErrorWebUI 同时加载了 SD 检查点显存被占在Settings → Actions勾选Unload SD checkpoint to free VRAM并保持 fp16 开启修完任何一项都记得点Reload UI让插件重新加载。接下来去哪根目录的README.md是最权威的一手文档Known Issues 一节比本文表格更细遇到新报错先看它想看实现lcm/目录下三个文件分别是调度器lcm_scheduler.py与文生图、图生图流水线lcm_pipeline.py、lcm_i2i_pipeline.pyscripts/main.py则定义了界面上所有控件——里面预置的 4 条示例提示词也很值得收藏插件更新很简单进extensions/sd-webui-lcm目录执行git pull再重载界面。第一次生成出图的那一刻你会发现秒出图是真的——接下来就可以放心折腾你的提示词了。【免费下载链接】sd-webui-lcmLatent Consistency Model for AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-webui-lcm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考