Real-Time-Latent-Consistency-Model

让扩散模型秒级出图，实时生成不再卡顿

开源 🏷️完全免费 ⏳ 访问状态待核验 图像生成 🍴 复刻 116 🐛 待处理 3 👀 关注 15
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 913
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，提供在线Demo（Hugging Face Spaces），完全免费使用。

项目预览

Real-Time-Latent-Consistency-Model 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队radames
GitHubhttps://github.com/radames/Real-Time-Latent-Consistency-Model
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，提供在线Demo（Hugging Face Spaces），完全免费使用。
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusers,diffusion-models,latent-consistency-model,machine-learning,mjpeg,mjpeg-stream,real-time,stable-diffusion
GitHub 星标★ 913
上线时间2023-10-28 00:00:00
代码更新2025-09-27
仓库体积383 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是一个展示多种实时扩散模型管线的开源应用，基于 Diffusers 库实现。它主要解决传统 Stable Diffusion 推理速度慢、难以用于实时交互场景的问题，通过引入潜在一致性模型（Latent Consistency Model）和优化管线，实现了低延迟的图像生成。核心能力包括：支持文本到图像的实时生成、提供 MJPEG 流式输出以适配浏览器或视频管线、集成多种扩散模型（如 LCM、SDXL）的对比演示。项目用 Python 编写，适合开发者快速体验和集成实时生成能力，是研究实时扩散模型应用的重要参考实现。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 913

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 30 分钟 部署方式：本地 GPU 4 步

环境要求

  • NVIDIA GPU（6GB 显存起）
  • Node 18+

安装与启动步骤

  1. 1装后端依赖

    项目分前后端，先装 server 侧依赖，前端单独 build。

    uv pip install -r server/requirements.txt
cd frontend && npm install && npm run build && cd ..

  2. 2选管线

    不同 --pipeline 对应不同能力：txt2img、img2img、controlnet 与各类 LoRA 组合。

    python server/main.py --reload --pipeline txt2img

  3. 3开浏览器玩实时出图

    默认前端连本地后端，输入提示词即可看到逐步去噪的中间画面。

  4. 4加访问控制

    对外暴露时设超时、队列上限与安全过滤，避免被刷。

    TIMEOUT=120 SAFETY_CHECKER=True MAX_QUEUE_SIZE=4 python server/main.py --reload --pipeline txt2imgLoraSDXL

如何确认成功

浏览器能实时看到生成过程，最终图正常保存。

注意事项

  • 也有现成镜像：docker run -ti -p 7860:7860 --gpus all lcm-live。

核心亮点

  • 集成 LCM 加速技术，显著降低生成延迟，实现接近实时的推理
  • 提供 MJPEG 流输出，方便接入摄像头或视频处理流程
  • 基于 Diffusers 构建，模型切换和扩展方便，适合二次开发

不足之处

  • 早期项目，文档和示例相对简略，上手需自行探索
  • 对硬件要求较高，低端 GPU 上实时效果可能打折扣

适用场景

  • 实时交互式艺术创作，如绘画辅助或动态视觉生成
  • 视频流中的逐帧图像生成，用于特效或增强现实
  • 研究扩散模型加速技术，作为实验对比平台

替代项目

Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、Diffusers

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