• Logo Picasso IA
    Logo Picasso IA
  • Accueil
  • IA Image
    Nano Banana 2
  • IA Vidéo
    Veo 3.1 Lite
  • IA Chat
    Gemini 3 Pro
  • Modifier les Images
  • Améliorer l'Image
  • Supprimer l'Arrière-plan
  • Texte en Parole
  • Effets
    NEW
  • Générations
  • Facturation
  • Support
  • Compte
  1. Collection
  2. Texte en Image
  3. Latent Consistency Model

Latent Consistency Model: Images IA en 0.6 secondes

Latent Consistency Model est conçu pour une seule chose : la vitesse. Alors que la plupart des pipelines de génération d'images vous demandent d'attendre 10 à 30 secondes pour un résultat, ce modèle réduit cela à environ 0.6 secondes par image. Cette différence de temps change la façon dont vous travaillez. Au lieu de vous engager sur une invite et d'attendre, vous pouvez tester des variations aussi rapidement que vous pouvez les taper, ce qui le rend pratique pour les tâches itératives comme l'art conceptuel, les maquettes publicitaires ou le brainstorming visuel. Le modèle accepte une invite en texte brut ou, si vous avez déjà une photo pour commencer, il peut restyle cette image en fonction de votre description en utilisant le mode img2img. Une entrée ControlNet de contour Canny vous permet de définir la composition structurelle de la sortie en alimentant une image détectée par les contours, de sorte que le modèle remplit le style et la couleur tout en correspondant aux formes que vous souhaitez. Vous pouvez également exécuter des lots de plusieurs images dans une seule demande, ce qui signifie que vous pouvez comparer différentes formulations de la même idée sans les exécuter une à la fois. Dans un flux de travail typique, vous pourriez commencer par une invite approximative, générer cinq variations en mode lot, choisir celle qui se rapproche le plus de ce dont vous avez besoin, puis l'affiner avec une invite plus spécifique ou un passage img2img à partir de l'image sélectionnée. Le cycle entier peut se produire en moins d'une minute. Si vous souhaitez reproduire un résultat spécifique ultérieurement, enregistrez la graine de cette exécution. La vitesse et la flexibilité font de ceci un outil pratique pour tout projet où le temps et l'itération sont importants.

Fofr

1.52m exécutions

Latent Consistency Model

2023-10-25

Usage commercial

Latent Consistency Model: Images IA en 0.6 secondes

Table des matières

  • Aperçu
  • Comment ça marche
  • Questions Fréquemment Posées
  • Coût des Crédits
  • Fonctionnalités
  • Cas d'utilisation
  • Exemples
Obtenir Nano Banana Pro

Aperçu

Latent Consistency Model est une IA texte-image qui produit des images terminées en environ 0.6 secondes, éliminant l'attente longue qui rend les modèles de diffusion standard impratiques pour une itération rapide. Sur Picasso IA, vous pouvez taper une invite et voir un résultat presque immédiatement, ce qui change tout le rythme de travail. Le modèle accepte également une photo existante en entrée, ce qui vous permet de la restyle plutôt que de commencer sur une toile blanche. Il inclut le support ControlNet de contour Canny, vous pouvez donc définir le contour structural d'une composition et laisser le modèle remplir la couleur, le style et le détail autour de lui.

Comment ça marche

  • Tapez votre invite dans la zone de texte. Si vous souhaitez restyle une image existante, téléchargez-la comme entrée de référence avant de générer.
  • Définissez la largeur et la hauteur de sortie manuellement, ou choisissez de correspondre automatiquement aux dimensions de votre image d'entrée téléchargée.
  • Pour contrôler la composition avec une carte des contours, téléchargez une image de contour Canny et définissez l'échelle de conditionnement ControlNet pour déterminer à quel point la sortie suit la structure.
  • Ajustez le nombre d'étapes d'inférence (1 à 8), l'échelle de guidage et la force de l'invite pour façonner l'équilibre entre la vitesse et la précision de la sortie.
  • Appuyez sur générer et recevez votre image ou lot d'images en secondes, puis téléchargez des fichiers propres directement depuis Picasso IA.

Questions Fréquemment Posées

Ai-je besoin de compétences en programmation ou de connaissances techniques pour utiliser ceci ? Non, ouvrez simplement Latent Consistency Model sur Picasso IA, ajustez les paramètres que vous souhaitez et appuyez sur générer.

Est-ce gratuit à essayer ? Oui, vous pouvez exécuter Latent Consistency Model sans aucun coût initial. Des crédits gratuits sont disponibles pour que vous puissiez le tester avec vos propres invites dès maintenant sans entrer les détails de paiement.

Combien de temps faut-il pour obtenir des résultats ? Chaque image prend environ 0.6 secondes. Les lots avec plusieurs images prennent proportionnellement plus de temps, mais le temps total est toujours beaucoup plus court que ce que vous attendriez avec un pipeline de diffusion standard.

Quels formats de sortie sont supportés ? Le modèle retourne des fichiers image standard prêts à télécharger. Toutes les sorties sont des fichiers propres sans filigranes, vous pouvez donc les utiliser directement dans n'importe quel projet.

Puis-je personnaliser la qualité ou le style de la sortie ? Oui. L'échelle de guidage contrôle à quel point la sortie suit votre invite texte. La force de l'invite ajuste la quantité de votre image de référence qui persiste en mode img2img. Le nombre d'étapes d'inférence (1 à 8) échange la vitesse pour le détail : moins d'étapes sont plus rapides, plus d'étapes produisent des résultats plus nets.

Combien de fois puis-je exécuter le modèle ? Vous pouvez itérer autant de fois que vous en avez besoin. Il n'y a pas de limite stricte sur les exécutions de génération individuelles, vous pouvez donc continuer à affiner votre résultat jusqu'à ce que vous soyez satisfait.

Où puis-je utiliser les sorties ? Les images que vous générez vous appartiennent et vous pouvez les utiliser comme bon vous semble. Elles fonctionnent pour les médias sociaux, les maquettes clients, les visualisations de produits ou tout autre projet créatif.

Coût des Crédits

Chaque génération consomme 1 crédit

1 crédit

ou 5 crédits pour 5 générations

Fonctionnalités

Tout ce que ce modèle peut faire pour vous

Génération sub-secondaire

Produisez une image 768×768 en environ 0.6 secondes par étape.

Support Img2img

Commencez par une photo existante et dirigez le résultat avec une invite texte.

ControlNet Canny

Alimentez une carte des contours pour verrouiller la composition avant que le modèle ne remplisse le style et le détail.

Sortie par lots volumineux

Générez plusieurs images à partir d'une seule invite en une seule demande.

Échelle de guidage ajustable

Contrôlez à quel point la sortie suit strictement votre invite texte.

Contrôle de graine

Réutilisez une graine pour reproduire des résultats identiques dans différentes sessions.

Dimensionnement flexible

Définissez les dimensions de sortie manuellement ou faites-les correspondre automatiquement à votre image d'entrée.

Vérificateur de sécurité pour un contenu responsable

Cas d'utilisation

Tapez une invite texte et obtenez une image terminée en moins d'une seconde, sans attendre les pipelines de diffusion lents

Téléchargez une photo et appliquez un nouveau style en écrivant une brève description du look que vous souhaitez

Alimentez une version détectée par les contours d'un croquis comme image de contrôle pour générer une illustration affinée qui correspond à votre composition originale

Exécutez 10 ou 20 images dans un seul lot pour comparer différentes variations d'invite côte à côte

Ajustez l'échelle de guidage pour décaler la sortie d'une interprétation lâche à une correspondance stricte de l'invite

Définissez une graine fixe pour reproduire la même image de manière cohérente dans plusieurs sessions

Illustration assistée par IA et beaux-arts

Création d'images par lots pour pipelines de contenu

Exemples

768x768
1.3s
Num Images: 1
Guidance Scale: 8
Archive Outputs: No
Prompt Strength: 0.45
Sizing Strategy: width/height
Lcm Origin Steps: 50
Canny Low Threshold: 100
Num Inference Steps: 4
Canny High Threshold: 200
Control Guidance End: 1
Control Guidance Start: 0
Controlnet Conditioning Scale: 2

Self-portrait oil painting, a beautiful cyborg with golden hair, 8k

768x768
1.0s
Num Images: 1
Guidance Scale: 8
Archive Outputs: No
Prompt Strength: 0.45
Sizing Strategy: width/height
Lcm Origin Steps: 50
Canny Low Threshold: 100
Num Inference Steps: 4
Canny High Threshold: 200
Control Guidance End: 1
Control Guidance Start: 0
Controlnet Conditioning Scale: 2

Self-portrait oil painting, a beautiful cyborg with golden hair, 8k

768x768
1m 36s
Num Images: 1
Guidance Scale: 8
Archive Outputs: No
Prompt Strength: 0.45
Sizing Strategy: width/height
Lcm Origin Steps: 50
Canny Low Threshold: 100
Num Inference Steps: 4
Canny High Threshold: 200
Control Guidance End: 1
Control Guidance Start: 0
Controlnet Conditioning Scale: 2

Self-portrait oil painting, a beautiful cyborg with golden hair, 8k Self-portrait oil painting, a beautiful cyborg with purple hair, 8k Self-portrait oil painting, a beautiful cyborg with ginger hair, 8k Self-portrait oil painting, a beautiful cyborg with green hair, 8k

768x768
6.8s
Num Images: 4
Guidance Scale: 8
Archive Outputs: No
Prompt Strength: 0.3
Lcm Origin Steps: 50
Num Inference Steps: 8

detailed

768x768
2.4s
Num Images: 1
Guidance Scale: 8
Archive Outputs: No
Prompt Strength: 0.5
Lcm Origin Steps: 50
Num Inference Steps: 1

A landscape painting

768x768
2.5s
Num Images: 1
Guidance Scale: 8
Archive Outputs: No
Prompt Strength: 0.45
Lcm Origin Steps: 50
Num Inference Steps: 4

Self-portrait oil painting, a beautiful cyborg with golden hair, 8k

Changer de Catégorie

Effets

Texte en image

Texte en image

Texte en vidéo

Grands Modèles de Langage

Grands Modèles de Langage

Texte en parole

Texte en parole

Super résolution

Super résolution

Synchronisation labiale

Génération de musique IA

Génération de musique IA

Édition vidéo

Parole en texte

Parole en texte

Amélioration vidéo IA

Suppression d'arrière-plan

Suppression d'arrière-plan