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[ACertainty](https://huggingface.co/JosephusCheung/ACertainty)を[Latent Consistency Model](https://latent-consistency-models.github.io/)の手法で蒸留して4～8ステップほどで生成できるようにしました。性能はまだまだという感じです。
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# 学習
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rank=128
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from diffusers import DiffusionPipeline
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[ACertainty](https://huggingface.co/JosephusCheung/ACertainty)を[Latent Consistency Model](https://latent-consistency-models.github.io/)の手法で蒸留して4～8ステップほどで生成できるようにしました。性能はまだまだという感じです。
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# 学習
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rank=128(conv rank=32)のLoRAをバッチサイズ16で学習率5e-4で20000ステップ学習しました。guidance_scaleは7.0固定で、学習対象になっていないのでguidance_scaleを変えても効果ありません。emaのrateは0.999です。学習中に無条件生成ではなくnegative_promptを使っています。
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```py
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from diffusers import DiffusionPipeline
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