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Stability AI推出Stable Diffusion XL Turbo模型

發(fā)布時間：2023-12-02 21:20:20 瀏覽量：313次

IT之家 11 月 30 日消息，Stability AI 日前推出了 Stable Diffusion XL Turbo（SDXL Turbo），為此前 SDXL 模型的改進版本，號稱采用了“對抗性擴散蒸餾技術(shù)（Adversarial Diffusion Distillation）”，將圖片生成迭代步驟從原先的 50 步減少至 1 步，據(jù)稱“僅僅進行一次迭代步驟就能生成高品質(zhì)圖像”。

據(jù)悉，Stable Diffusion XL Turbo 模型的最大特點，就是上述“一次迭代生成圖像”，號稱可以進行“即時文字轉(zhuǎn)圖像輸出”，并能夠保證圖片的質(zhì)量。

而其中的“對抗性擴散蒸餾技術(shù)”是以現(xiàn)有的大型圖像擴散模型，作為“教師網(wǎng)絡”來指導模型的生成過程，結(jié)合了“蒸餾技術(shù)”和“對抗訓練”，其中“蒸餾技術(shù)”即“蒸餾模型知識，精煉模型輸出”，將大型模型的知識濃縮到更小的模型中，而對抗性訓練則可以改進模型，以更好地模仿教師模型輸出。

此前的模型蒸餾技術(shù)難以兼顧效率和品質(zhì)，這是因為快速采樣通常會削弱輸出品質(zhì)，因此本次 Stable Diffusion XL Turbo 模型在通過“對抗性擴散蒸餾技術(shù)”在高效生成高品質(zhì)圖像方面，是一個重要的進步。

官方將 Stable Diffusion XL Turbo 與多個不同的模型變體進行比較，包括 StyleGAN-T++、OpenMUSE、IF-XL、SDXL 和 LCM-XL，并進行了兩項實驗，第一個實驗要求模型評估人員隨機查看兩項模型的輸出，并選擇出其中最符合提示詞的輸出圖像，第二項實驗則與第一項實驗執(zhí)行大致相同，模型評估要求選擇模型中輸出者圖像品質(zhì)最佳的一方。

▲ 圖源 Stability AI 博客

實驗結(jié)果顯示，Stable Diffusion XL Turbo 在大幅降低運算需求的同時，仍可以保持良好的圖像生成品質(zhì)，該模型單詞迭代，即勝過 4 次迭代的 LCM-XL，而 4 次迭代的 Stable Diffusion XL Turbo 就可擊敗此前經(jīng)過 50 步迭代配置的 Stable Diffusion XL；在 A100 GPU 上，計算 512x512 分辨率的圖像，只需 207 毫秒。

IT之家注意到，目前 Stability AI 已經(jīng)將相關(guān)代碼公布在 Hugging Face，供個人和非商業(yè)用途使用，感興趣的小伙伴們可以點此訪問。

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