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Stable Diffusion XL Turbo可以以“實(shí)時(shí)”的速度生成AI圖像

發(fā)布時(shí)間：2023-12-02 16:41:32 瀏覽量：153次

即使在家里，Stable Diffusion XL Turbo（SDXL Turbo）也可以以驚人的速度創(chuàng)建詳細(xì)的圖像。

周二，Stability AI公司推出了一種人工智能圖像合成模型“Stable Diffusion XL Turbo”，該模型可以根據(jù)書面提示快速生成圖像。事實(shí)上，它的速度如此之快，以至于該公司將其標(biāo)榜為“實(shí)時(shí)”圖像生成，因?yàn)樗€可以快速轉(zhuǎn)換來自網(wǎng)絡(luò)攝像頭等來源的圖像。

SDXL Turbo的主要?jiǎng)?chuàng)新在于它能夠在一個(gè)步驟中產(chǎn)生圖像輸出，比其前身所需的20-50個(gè)步驟顯著減少。Stability AI將這種效率的飛躍歸功于一種被稱為對(duì)抗性擴(kuò)散蒸餾（ADD）的技術(shù)。ADD使用分?jǐn)?shù)提取，其中模型從現(xiàn)有的圖像合成模型中學(xué)習(xí)，以及對(duì)抗性損失，這增強(qiáng)了模型區(qū)分真實(shí)圖像和生成圖像的能力，提高了輸出的真實(shí)性。

在周二發(fā)表的一篇專注于ADD技術(shù)的研究論文中，Stability AI詳細(xì)介紹了該模型的內(nèi)部工作原理。SDXL Turbo的優(yōu)點(diǎn)之一是它與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）相似，特別是在產(chǎn)生單步圖像輸出方面。

SDXL Turbo圖像不像在更高步數(shù)下生成的SDXL圖像那么詳細(xì)，所以它不被認(rèn)為是以前型號(hào)的替代品。但就速度節(jié)省而言，結(jié)果令人瞠目結(jié)舌。

為了進(jìn)行嘗試，我們使用 Automatic111 在Nvidia RTX 3060上本地運(yùn)行SDXL Turbo（權(quán)重與SDXL權(quán)重一樣下降），它可以在大約4秒內(nèi)生成3步1024×1024圖像，而具有類似細(xì)節(jié)的20步SDXL圖像則需要26.4秒。較小的圖像生成速度要快得多（對(duì)于512×768而言，不到1秒），當(dāng)然，更強(qiáng)大的顯卡，如RTX 3090或4090，也將允許更快的生成時(shí)間。與Stability的營(yíng)銷相反，我們發(fā)現(xiàn)SDXL Turbo圖像在每張圖像大約3-5步處具有最佳細(xì)節(jié)。

SDXL Turbo的生成速度就是所謂的“實(shí)時(shí)”。Stability AI表示，在NVIDIA A100（一款強(qiáng)大的AI調(diào)整圖形處理器）上，該模型可以在207ms內(nèi)生成一張512×512圖像，包括編碼、單個(gè)去噪步驟和解碼。如果能夠解決一致性問題，這樣的速度可能會(huì)導(dǎo)致實(shí)時(shí)生成AI視頻過濾器或?qū)嶒?yàn)性視頻游戲圖像生成。在這種情況下，一致性意味著在多個(gè)幀或代之間保持相同的主題。

目前，SDXL Turbo是在非商業(yè)研究許可證下提供的，限制其用于個(gè)人非商業(yè)目的。這一舉措已經(jīng)在Stable Diffusion社區(qū)受到了一些批評(píng)，但Stability AI表示對(duì)商業(yè)應(yīng)用持開放態(tài)度，并邀請(qǐng)感興趣的各方聯(lián)系以獲取更多信息。

與此同時(shí)，Stability AI本身也面臨著內(nèi)部管理問題，一位投資者最近敦促首席執(zhí)行官埃馬德·莫斯塔克（Emad Mostaque）辭職。據(jù)報(bào)道，Stability AI管理層一直在探索將公司出售給更大實(shí)體的可能性，但這并沒有放慢Stability AI發(fā)布的節(jié)奏。就在上周，該公司發(fā)布了一款名為“穩(wěn)定視頻擴(kuò)散”（Stable Video Diffusion）的軟件，可以將靜止圖像轉(zhuǎn)換為短視頻剪輯。

Stability AI在其圖像編輯平臺(tái)Clipdrop上提供了SDXL Turbo功能的測(cè)試版演示。你也可以在 Hugging Face 上免費(fèi)試用一個(gè)非官方的現(xiàn)場(chǎng)演示。顯然，所有常見的警告都適用，包括缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源和濫用的可能性。即使有這些懸而未決的問題，人工智能圖像合成的技術(shù)進(jìn)步肯定不會(huì)放緩。

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