【ComfyUI】 LCM vs Lightning vs Turbo 高速化LoRAを比較してみた
以前にも増して、SDの高速化用のLoRAが増えましたが、どれを使えば良いか理解していなかったので、実際に使ってみて生成された画像の質を比較してみました。
1. 準備
各LoRAをダウンロードし、ComfyUI/models/lorasに格納してください。
SDXL Turbo-LoRA
SDXL-Lightning
LCM LoRA SDXL
2. ノード構成
以下が全体のノード構成です。SDXL Turbo LoRAのCIVITAIのページで配布されていたサンプルのworkflowを使用しました。
サンプルのworkflowは、以下からダウンロードしてください。
https://civitai.com/api/download/training-data/243508
3. 各LoRAを実行してみる
今回は、以下のプロンプトを使用して評価してみます。
Checkpoint: LEOSAMs_HelloWorld_XL or Animagine_XL
Steps: 4step
CFG Scale: 1.5
Sampler: LCM (SDXL LightningはEuler)
Scheduler: sgm_uniform
denoise: 1.0
batch_size: 4
Positive prompt: 1 dog or 1 girl
Negative prompt: blurry, blurry_image, Lowres, Low_resolution, Low_picture_quality
まず、LoRAなしで4stepで実行してみます。当然ながら、サンプリング回数が足りずにぼやけた画像が出力されました。LoRAなしの場合は、20stepは必要になります。
ここからLoRAを適用した結果を比較したいと思います。上から順にTurbo、Lightning、LCMの生成結果になります。
まずは、1 dogの結果になります。
次に1 girlの結果になります。
次は、Animagine_XLで1 girlを生成してみます。
3つのLoRAを比較してみた感想は以下になります。
体感的にTurboが優れた画像が出やすいように感じる
Turboは、同じタイプの画像が出やすくなった
Lightningは、描き込みが浅いように感じる
LCMは、形状が崩れた画像が最も出やすかった
Turboが非常に綺麗に生成してくれますが、LoRAの学習データに強く引きづられているように感じます。Lightningを使い、品質を上げるプロンプトやDetailerのLoRAを入れて品質を上げると、バラエティを保ったまま高品質の画像を素早く生成できると思います。
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