SDXL Turbo展示

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的生成圖像效率非常快，可以做到實時響應（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”。用風馳電掣、電光石火、疾風驟雨來形容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最快，并且生成的圖像質(zhì)量非常高，精準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（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。

該技術可以在高質(zhì)量圖像下以1—4個步驟對大規(guī)模基礎圖像擴散模型進行采樣。使用分數(shù)蒸餾來利用大規(guī)模現(xiàn)成的圖像擴散模型作為指導。

并將其與對抗網(wǎng)絡相結合，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只能用于學術研究，稍后會開放商業(yè)權限。

此外，SDXL Turbo只能生成512x512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。

本文素材來源Stability.ai官網(wǎng)，如有侵權請聯(lián)系刪除

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