Os modelos de consistência latente (LCMs) são uma evolução dos modelos baseados em Stable Diffusion, permitindo a produção de imagens com uma eficiência significativamente maior, realizando apenas de 4 a 8 passos para gerar uma imagem de qualidade, em comparação aos 25 a 50 passos requeridos por modelos anteriores.

A pesquisa, liderada por Simian Luo e colaboradores, resultou na liberação do primeiro modelo destilado do Stable Diffusion, incorporando uma técnica chamada 'classifier-free guidance'. Este modelo e outros, como Stable Diffusion 2.1 e SDXL, estão em desenvolvimento para expandir as opções de criação.

Para utilizar o LCM, são necessários pré-requisitos como um Mac M1 ou M2, 16GB de RAM ou mais, macOS 12.3 ou superior e Python 3.10 ou acima. O guia também oferece instruções detalhadas para instalação e execução do modelo.

1. Instale o Python 3.10 ou superior e o Homebrew.

2. Clone o repositório do modelo de consistência latente do GitHub.

3. Configure o ambiente virtual e instale as dependências necessárias.

4. Execute o modelo para gerar imagens a partir de descrições.

5. Use a opção --continuous para gerar imagens em sequência.

Após a configuração, os usuários podem aproveitar a velocidade do modelo, com Macs M1 Max ou M2 sendo capazes de criar imagens em apenas um segundo. Essa inovação promete ampliar as possibilidades de criação e prototipagem visual para designers e desenvolvedores.

Com a implementação de modelos de consistência latente, a geração de imagens de alta qualidade se torna acessível e rápida, incentivando a exploração criativa e a inovação na área digital. Para mais atualizações e guias rápidos como este, inscreva-se na nossa newsletter e fique por dentro das novidades do mundo da tecnologia!

FONTES:

1. Simian Luo et al.

2. Replicate: Latent Consistency Model

3. GitHub: Latent Consistency Model

4. Homebrew

5. Hugging Face