ComfyUI-TCD: 提升AI图像生成质量的新技术

ComfyUI-TCD:提升AI图像生成质量的新技术

在人工智能图像生成领域,不断涌现出新的技术来提升生成质量和效率。最近,一种名为ComfyUI-TCD的新技术引起了研究者和开发者的关注。这项技术通过创新的轨迹一致性蒸馏(Trajectory Consistency Distillation, TCD)方法,在较少的去噪步骤内就能生成高质量图像,相比现有的方法有显著提升。让我们深入了解这项技术的原理、特点和应用。

TCD技术原理

ComfyUI-TCD是基于ComfyUI的一个自定义节点实现,其核心是轨迹一致性蒸馏(TCD)采样器。TCD的灵感来自一致性模型(Consistency Models),是一种新颖的蒸馏技术,能够将预训练扩散模型的知识蒸馏到仅需几步就能完成采样的模型中。

与广为人知的LCM(Latent Consistency Model)相比,TCD在生成清晰、细节丰富的图像方面有明显优势。TCD不仅能在更少的步骤内生成高质量图像,还允许调整样本中的随机噪声水平,从而产生不同程度细节的结果。

TCD的主要特点

更好的细节生成:在相同的去噪步骤下,TCD能生成比LCM更好的细节。
细节丰富度可控:TCD可以通过参数控制生成结果的细节丰富程度。
大步数下的优势:当采样步数较大时,TCD相比LCM能产生更好的结果。
适用性广:TCD可以应用于任何SDXL模型,不需要特定的Turbo模型或Lightning模型。

实现和应用

ComfyUI-TCD项目在GitHub上开源,提供了简单的安装和使用方法。开发者可以通过以下命令安装:

git clone https://github.com/JettHu/ComfyUI-TCD

或者使用ComfyUI-Manager进行安装。

该项目提供了TCDScheduler、SamplerTCD Euler A和SamplerTCD等节点,可以在ComfyUI中直接使用。其中,SamplerTCD Euler A是目前推荐使用的节点。

TCD采样器有一个重要参数eta(在论文中称为gamma),用于控制每一步中的随机性。当eta=0时,表示确定性采样;eta=1时,表示完全随机采样。建议在增加推理步骤数和使用不同LoRA时调整这个参数。

性能对比

为了直观展示TCD的优势,项目提供了与LCM的对比结果。以下是在低NFEs(steps)和高NFEs下TCD与LCM生成结果的对比:

TCD vs LCM comparison

从上图可以看出,即使在低步数(NFEs)下,TCD生成的图像也明显优于LCM,细节更丰富,画面更清晰。

TCD high NFEs

在高步数(NFEs)下,TCD依然保持了优秀的生成质量,证明了其在不同参数设置下的稳定性。

LoRA模型支持

为了进一步提升TCD的性能,研究团队还开发了专门的LoRA模型:

TCD团队提供的TCD LoRAs
- TCD-SD15-LoRA.safetensors
- TCD-SDXL-LoRA.safetensors
ByteDance团队提供的Hyper-SD 1-Step Unified LoRAs
- Hyper-SD15-1step-lora.safetensors
- Hyper-SDXL-1step-lora.safetensors