StableDiffusion是一个非常强大的文本到图像生成模型，它使用了一种称为“条件变分自回归（Conditional Variational Autoencoder）”的架构。其中，LCM（Latent Component Modeling）和SVD（Singular Value Decomposition）都是该模型中的技术。
LCM通过学习潜在变量的分布来捕捉图像中的复杂变化，而SVD则是一种用于降低模型复杂性的技术。在StableDiffusion中，SVD被用于对图像进行降维，从而减少模型的计算量和生成图像的时间。
关于LCM在SVD中如何实现加快视频生成速度的问题，我猜测LCM可能通过以下方式来提高速度：
1. 减少计算量：LCM的学习过程可能会减少SVD的计算量，从而加快生成速度。
2. 分块处理：LCM可能会将图像分成多个块，并对每个块进行单独处理。这样可以在不显著增加计算量的前提下提高生成速度。
3. 并行处理：LCM可能会使用并行处理技术，将多个计算任务分配给不同的处理器或线程，从而加快生成速度。
然而，具体实现方式可能因模型的不同而有所差异。如果你发现你的4070ti在768像素下生成图像的速度仍然很慢，可能有几个原因：
1. 模型优化不足：可能需要对模型进行进一步的优化，以提高生成速度。这可能包括使用更高效的算法、优化模型参数、降低模型复杂度等。
2. 硬件限制：尽管4070ti是一款强大的显卡，但如果你的其他硬件（如CPU、内存）性能不足，可能会限制生成速度。
3. 图像分辨率：较高的图像分辨率会增加生成时间和计算量。尝试降低图像分辨率可能会提高生成速度。
4. 生成算法：除了SVD和LCM，还有其他一些算法和技术可以用于提高生成速度。例如，一些算法可以通过减少不必要的细节来提高生成速度。
总之，为了解决你的问题，我建议首先检查你的硬件配置和模型优化情况。如果这些都没有问题，那么你可能需要进一步研究LCM和SVD的原理和实现方式，以了解它们是如何在StableDiffusion中实现加快视频生成速度的。