AI 绘画自出现以来一直在不断发展，最明显的体现就是图像生成质量越来越高，还有很重要的一点就是出图速度的提升。比如之前为大家介绍过的 LCM 和 SDXL Turbo，仅用 1-4 步就能完成图像推理，使模型出图速度比之前快了 8-10 倍 。最近，字节又推出了一个新的模型 SDXL-Lightning，它同样能在几秒之内就生成 1024px 的图像， 且出图质量比 LCM 和 Turbo 都要好，今天就为大家介绍一下 Lightning 的功能和用法。

一、SDXL-Lightning 简介

SDXL-Lightning 项目介绍： https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning

SDXL vs Lightning vs Turbo 的快速比较工具： https://anotherjesse.com/posts/sdxl-lightning/

SDXL-Lightning 模型是从 Stability AI 的 stable-diffusion-xl-base-1.0 模型中，使用了一种结合渐进式和对抗式蒸馏的扩散蒸馏方法提炼出来的。渐进式蒸馏使提炼后的模型能保留原模型的图像风格和种类，对抗式蒸馏则用于提升图像生成质量，二者结合使 SDXL-Lightning 在图像的快速生成和高质量、多样化之间找到了一个平衡点， 使其在快速出图的同时，依旧能保持较高的图像质量，并且能够覆盖广泛的图像模式。

下面是官方给出的对比图，可以看到 SDXL-Lightning 在 2-8 步之间的生成效果都不错，8 步时质量最稳定，甚至与 SDXL 模型 32 步的生成效果不相上下；即使在 4 步的条件下，在图像质量以及风格多样性也比 Turbo 和 LCM 模型好很多。

SDXL-Lightning 模型发布后很快就有了在线部署，我们可以免费在网站上测试它的出图效果 。下面是我录制的一个生成过程，可以看到文字输入后图像马上就有了变化，反应速度非常快，并且在质量、风格与细节上都保持的不错，相信 AI 实时绘画也会因为 SDXL-Lightning 有进一步的发展。

SDXL-Lightning 实时生成在线试用①： https://fastsdxl.ai/

prompt：a 90s illustration of a dog chasing a butterfly in the autumn forest.

二、在 ComfyUI 中使用 Lightning 模型

模型地址： https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning/tree/main

官方工作流： https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning/tree/main/comfyui

字节目前已经放出了 SDXL-Lightning 完整的模型和工作流资源，模型包括 Checkpiont 和 Lora 两种。

Checkpiont 模型分为 1step、2step、4step、8step 四款，1step 虽然出图速度最快，但效果不稳定，所以推荐使用 4step 或 8step，下面以 4step 模型为例，讲解一下基础用法。

1. 首先下载 sdxl_lightning_4step.safetensors 大模型，安装到根目录的 models/checkpoints 文件夹中（如果是和 SD WebUI 共享资源，则放到 WebUI 的根目录中）。

2. 将 ComfyUI 更新到最新版本，然后把 comfyui_sdxl_lightning_workflow_full 工作流留拖入界面中。

3. 需要确认的设置有：① Ksampler 中得生成步数要与你选择的大模型保持一致，这里我载入的是 4step 大模型，所以生成步数设置为 4 步；② 推荐使用 Euler 采样器与 sgm_uniform 调度器。

4. 设置完成后就能生成了，经测试生成一张 1024*1024 px 的图片只需要 6 秒，并且质量非常高。

除了官方的 4 个大模型，开源社区中 DreamShaperXL 大模型也已经有了 Lightning 微调版本，并且其图像质量及风格美学在一定程度上优于官方模型。如果想使用它，工作流同上，对应的参数设置为：CFG 为 2，采样步数 3-6，采样器必须为 DMP++ SED Karras，尺寸推荐 1024 px。

DreamShaperXL Lightning 下载： https://civitai.com/models/112902?modelversionid=354657 （文末有资源包）

SDXL Lightning Lora 模型则有 3 款：2step、4step 和 8step，它们可以与其他任意 SDXL 大模型搭配，在提升出图速度的同时保持原模型的风格。具体工作流如下（文末有资源包），使用前需要先下载一个 LightningLlora 模型并安装到根目录的 models/lora 文件夹中 。

我使用的是动漫风大模型 CounterfeitXL 和 Lightning_4step_lora 模型， 生成一张 768*1024px 图像的时间为 4s，图像在风格与细节上与原模型几乎没有差别，只在颜色上不如原来明亮了，但可以通过添加 VAE 模型来改善这个问题。 如此短的时间内实现这样高的质量，Lightning lora 的作用还是非常惊人的，它可以有效提升我们使用 XL 大模型的效率。

除了 Comfyui，lllyasviel 大神（Controlnet 和 Fooocus 的作者）开发的 Stable Diffusion WebUI Forge 也实现了对 SDXL-Lightning 的官方支持，有安装的小伙伴可以去体验一下。参数方面采样器推荐选 Euler SGMUniform，CFG 需要为 1.0。

这里补充一下 WebUI Forge 的相关信息。WebUI Forge 是基于 A1111 WebUI 构建的一个高性能平台，它在界面与使用方法上与 A1111 WebUI 没有任何不同，主要区别在于：

1. 对低显存用户更友好。以最低的 6G 显存为例，WebUI Forge 的推理速度比 A1111 WebUI 提升了 60~75%，高峰时对显存的占用减少约 800MB 至 1.5GB，最大图像分辨率（不会 OOM）增加约 3 倍，最大图像生成批次（不会 OOM）增加约 4 倍 ，因此使用时不再会轻易爆显存。

2. 支持更多新的功能。SVD/Z123/masked/Ip-adapter/masked controlnet/photomaker 的等功能在 A1111 WebUI 中目前都无法使用，而 WebUI Forge 引入了 Unet Patcher，可以在新功能出现后及时进行官方支持。

如果你不习惯 ComfyUI 的节点式界面，又想在 WebUI 中使用新出的 AI 功能，那么 WebUI Forge 就是一个很好的选择，官方 Github 主页有一键安装包和使用教程，有需要的小伙伴可以自行下载：

WebUI Forge 下载安装： https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge