原文來源：AIGC開放社區(qū)
圖片來源：由無界 AI生成
11月29日,，著名開源生成式AI平臺Stability.ai在官網(wǎng)發(fā)布了,，開源文生圖模型SDXL Turbo,。
根據(jù)使用體驗，SDXL Turbo的生成圖像效率非?？?，可以做到實時響應(yīng)（可能小于1秒）。
在你輸入完最后一個文本后,，圖像就能馬上顯示,，推理效率超過了Midjourney、DALL·E 3以及Stability.ai自己開發(fā)的Stable Difusion系列模型,。
天下武功,，無堅不破，唯快不破,，SDXL Turbo就是大模型界的“博爾特”,。用風(fēng)馳電掣、電光石火,、疾風(fēng)驟雨來形容SDXL Turbo都不過分,。
「AIGC開放社區(qū)」介紹了那么多的文生圖模型，截至目前這個是響應(yīng)最快,，并且生成的圖像質(zhì)量非常高,，精準(zhǔn)還原提示文本的描述。
開源地址：https://github.com/Stability-AI/generative-models?
在線體驗地址：https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo?
論文地址：https://stability.ai/s/adversarial_diffusion_distillation.pdf?
SDXL Turbo簡單介紹
SDXL Turbo是基于SDXL 1.0開發(fā)而成,，并且使用了一種全新的對抗擴散蒸餾技術(shù)（ADD）,，將圖像所需的生成步驟從50減少至1—4步，并且絲毫不影響圖像質(zhì)量,。稍后「AIGC開放社區(qū)」會詳細介紹這篇論文,。
該技術(shù)可以在高質(zhì)量圖像下以1—4個步驟對大規(guī)?；A(chǔ)圖像擴散模型進行采樣。使用分?jǐn)?shù)蒸餾來利用大規(guī)?，F(xiàn)成的圖像擴散模型作為指導(dǎo),。
并將其與對抗網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以確保即使在一個或兩個采樣步驟的低步驟狀態(tài)下也能確保高圖像保真度,，同時避免了其他蒸餾方法中常見的失真或模糊問題,。
SDXL Turbo實驗數(shù)據(jù)
為了測試SDXL Turbo的性能，Stability.ai使用相同的文本提示,，與StyleGAN-T++,，OpenMUSE，IF-XL,，SDXL和LCM-XL等不同版本的文生圖模型進行了比較,。
測試結(jié)果顯示，SDXL Turbo只用一個生成步驟,，就擊敗了LCM-XL的4步驟生成的圖像,，以及擊敗了SDXL通過50個步驟生成的圖像。
雖然SDXL Turbo功能很強,，也有一些局限性,。Stability.ai表示，目前SDXL Turbo只能用于學(xué)術(shù)研究,，稍后會開放商業(yè)權(quán)限,。
此外，SDXL Turbo只能生成512×512固定像素的圖片,，對一些細節(jié)可能表現(xiàn)的不夠好,，例如，人的手指,、面部表情等,，無法完美的展現(xiàn)照片級真實感。
但SDXL Turbo對擴散模型的生成效率,、質(zhì)量實現(xiàn)了重大技術(shù)突破,，可以幫助中小型企業(yè)以更低的成本來進行部署使用。
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