部署：

1. pip install -r requirements.txt
2. python app.py
3. 新增 python app_1B.py 支持 segmind/SSD-1B

报错异常：

1. 故障: ValueError: Non-consecutive added token '<|startoftext|>' found. Should have index 49408 but has index 49406 in saved vocabulary. To resolve this, locate your huggingface hub cache directory.
2. 解决: 找到你的模型下载的缓存地址 C:\Users\当前系统用户名.cache\huggingface\hub\models--SimianLuo--LCM_Dreamshaper_v7\snapshots\c7f9b672c65a664af57d1de926819fd79cb26eb8\tokenizer\added_tokens.json 记事本打开它，并把其中的内容后方的两个数字，分别修正为49409和49408，即 { "<|endoftext|>": 49409, "<|startoftext|>": 49408 }

相关文章：

1. https://huggingface.co/SimianLuo/LCM_Dreamshaper_v7
2. https://latent-consistency-models.github.io/

说明:

"潜在一致性模型"（Latent Consistency Models，LCMs）的生成模型，这些模型被视为是"潜在扩散模型"（Latent Diffusion Models，LDMs）之后的下一代生成模型。LDMs已经在合成高分辨率图像方面取得了显著的成果，但由于其需要进行迭代采样，因此计算开销大，生成速度较慢。

受"一致性模型"的启发，作者提出了LCMs，这些模型可以在任何预训练的LDM上进行快速的生成，而且只需要很少的迭代步骤，包括Stable Diffusion。LCMs将引导反扩散过程视为解决潜在空间中的增强概率流ODE（PF-ODE），因此可以直接预测这种ODE的解，从而减少了多次迭代的需求，实现了快速、高保真度的采样。

另外类似于lora，相应也的有"潜在一致性微调"（Latent Consistency Fine-tuning，LCF）的新方法，用于在自定义图像数据集上微调LCMs。对LAION-5B-Aesthetics数据集的评估结果表明，LCMs在进行少步骤推断时实现了文本到图像生成性能的最新水平。