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關(guān)鍵要點總結(jié):
- SDXL Turbo采用了新的蒸餾技術(shù),實現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先的性能,使單步圖像生成質(zhì)量達到前所未有的高度,將所需步驟數(shù)從50步減少到僅需1步。
- 有關(guān)該模型新蒸餾技術(shù)的具體技術(shù)細節(jié),請參閱我們的研究論文。該技術(shù)利用了對抗訓練和評分蒸餾的組合。
- 目前,該模型的權(quán)重和代碼可在Hugging Face下載,目前以非商業(yè)研究許可發(fā)布,僅允許個人非商業(yè)使用。
在Stability AI的圖像編輯平臺Clipdrop上測試SDXL Turbo,體驗實時文本到圖像生成功能的beta演示。
今天,Stability AI 發(fā)布了SDXL Turbo,一種新的文本到圖像模式。SDXL Turbo基于一種名為對抗擴散蒸餾(ADD)的新蒸餾技術(shù),該技術(shù)使模型能夠一步合成圖像輸出,并在保持高采樣保真度的同時生成實時文本到圖像輸出。對于對技術(shù)細節(jié)感興趣的研究人員和愛好者,Stability AI 的研究論文可在此處查看 https://stability.ai/research/adversarial-diffusion-distillation。重要的是要注意,SDXL Turbo目前尚不適用于商業(yè)用途。
對抗擴散蒸餾的優(yōu)勢
SDXL Turbo采用了擴散模型技術(shù)的新進展,基于SDXL 1.0的基礎(chǔ)上進行了迭代,并實現(xiàn)了文本到圖像模型的新蒸餾技術(shù):對抗擴散蒸餾。通過結(jié)合ADD,SDXL Turbo獲得了許多與GANs(生成對抗網(wǎng)絡(luò))相同的優(yōu)勢,如單步圖像輸出,同時避免了其他蒸餾方法中常見的偽影或模糊。詳細介紹該模型新蒸餾技術(shù)的SDXL Turbo研究論文可在此處查看https://stability.ai/research/adversarial-diffusion-distillation。
與其他擴散模型相比的性能優(yōu)勢
為了選擇SDXL Turbo,Stability AI 比較了多種不同的模型變體(StyleGAN-T++、OpenMUSE、IF-XL、SDXL和LCM-XL),使用相同的提示生成輸出。然后,人類評估員隨機顯示兩個輸出,并被要求選擇最符合提示方向的輸出。接下來,使用相同的方法完成了圖像質(zhì)量的額外測試。在這些盲測中,SDXL Turbo在單步中就能超過LCM-XL的4步配置,以及僅用4步就能超過SDXL的50步配置。通過這些結(jié)果,Stability AI 可以看到SDXL Turbo在顯著降低計算需求的同時,無需犧牲圖像質(zhì)量,就超越了最先進的多步模型。
此外,SDXL Turbo還大幅提高了推理速度。在A100上,SDXL Turbo生成512x512圖像的時間為207ms(提示編碼+單次去噪步驟+解碼,fp16),其中67ms由單個UNet前向評估占據(jù)。
探索SDXL Turbo與Clipdrop
要測試這款新模型的功能,請訪問Stability AI的圖像編輯平臺Clipdrop https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo,體驗SDXL Turbo實時圖像生成的beta演示。它兼容大多數(shù)瀏覽器,目前可免費試用。
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