本地部署！文生图LCM超简单教程

余蓝2025-11-30 8:06

这是经过蒸馏的模型，所以 prompt 不支持中文（仅英文）

总共8G，比我之前那个5G的 Turbo 生成的质量简直好几百倍（起码不会怪异）

一、下载模型

魔塔社区-LCM

命令如下

python 复制代码

modelscope download --model q2792046875/lcm

注意模型下载到的路径：

之后可以把它移动到你喜欢的位置

二、使用模型

现在，假设你已经到了下载的模型的同级目录，也就是你现在在 lcm 这个文件夹旁边

在这里创建一个.py文件

python 复制代码

from diffusers import DiffusionPipeline, LCMScheduler
import torch

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("lcm", scheduler = LCMScheduler.from_pretrained("SimianLuo/LCM_Dreamshaper_v7", subfolder = "scheduler"))
pipe.to(torch_device="cuda", torch_dtype=torch.float32)

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

num_inference_steps = 4  # 推理步数
images = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=num_inference_steps, guidance_scale=8.0, lcm_origin_steps=50, output_type="pil").images[0]
images.save("generated_image.png")

推理步数支持59步以内，但是更建议1~8

（报错的话，把diffuser下载一下就行）

好了，玩去吧