LCM作为新兴的大模型架构,在图像生成领域展现了强大的创作能力。今天我要给大家介绍一个非常酷炫的GitHub项目,它使用LCM模型实现了交互式的手绘图片生成,你只需要在本地简单安装和配置,就可以获得超赞的LCM图像生成体验。
这个项目源代码托管在GitHub,地址是:https://github.com/flowtyone/flowty-realtime-lcm-canvas
它使用了Python语言和gradio库开发。下面我先来介绍一下如何在本地安装和运行这个项目。
项目本地安装
首先需要克隆GitHub仓库到本地:
git clone https://github.com/flowtyone/flowty-realtime-lcm-canvas
然后创建并激活Python虚拟环境:
python -m venv envsource env/bin/activate (MacOS)env\Scripts\activate (Windows)
接着需要安装PyTorch(主要针对有N卡的用户):
pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
安装项目依赖:
basic
pip install -r requirements.txt
最后运行代码启动程序:
python ui.py
第一次运行会自动下载LCM模型到本地。
项目使用
本地安装完成后,可以在命令行输出的URL链接访问Demo页面。
页面左侧是绘图板,右侧是LCM模型生成的图像。你可以在绘图板随意涂鸦,LCM模型会实时生成结果图片。
这个项目最大的优点是本地运行,交互响应速度很快,画一笔立刻能看到模型输出,获得极好的实时体验。
如果你有高端GPU(如RTX 4090),可以修改代码中的生成图片大小和模型参数,进一步提升生成速度,优化实时交互效果。
这个GitHub项目为我们提供了一个非常酷炫和简单的LCM图像生成Demo,只需要本地安装和简单配置,你就可以亲自动手体验LCM模型的强大创作能力。如果你对机器学习和图像生成感兴趣,这个项目非常适合你去试试！
