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輸入文字，立刻生成圖片!Stability AI推出新模型
發(fā)布時(shí)間：2023-12-02 13:26:11 瀏覽量：257次
最近文生圖領(lǐng)域各家都開(kāi)始“提速”，紛紛支持“實(shí)時(shí)”生成。
圖片生成速度最高提升10倍！可以做到“實(shí)時(shí)”生成！清華推出LCM/LCM-LoRA！
Stability AI 也不甘落后！近日推出了 Stable Diffusion XL Turbo（SDXL Turbo）。
最新的模型采用了“對(duì)抗性擴(kuò)散蒸餾技術(shù)（Adversarial Diffusion Distillation）”，據(jù)稱可以把以前的50步減少為1步，從而達(dá)到實(shí)時(shí)生成的效果！
但是目前只能在非商業(yè)下發(fā)布許可證，只允許個(gè)人，非商業(yè)用途。
說(shuō)了這么多了，可以看一下官方給的效果！
官方也提供了性能指標(biāo)，對(duì)比了多個(gè)不同的AI模型！
包括：StyleGAN-T++、OpenMUSE、IF-XL、SDXL 和 LCM-XL。
下圖是對(duì)比結(jié)果。
如何實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)生圖”？
最新的模型采用了“對(duì)抗性擴(kuò)散蒸餾技術(shù)（Adversarial Diffusion Distillation）”，把生圖過(guò)程縮減為1步，這樣就大大降低了所需時(shí)間，從而達(dá)到了實(shí)時(shí)的效果。
對(duì)抗擴(kuò)散蒸餾（Adversarial Diffusion Distillation，ADD）。這種方法的創(chuàng)新點(diǎn)是，它利用了擴(kuò)散模型的特性，即可以從高維的數(shù)據(jù)空間逐步降維到低維的噪聲空間，從而實(shí)現(xiàn)了一種從粗到細(xì)的知識(shí)蒸餾過(guò)程。
具體來(lái)說(shuō)，它首先在高維空間中生成對(duì)抗樣本，并將其作為教師網(wǎng)絡(luò)的輸入，然后在不同的降維層次上，將教師網(wǎng)絡(luò)的輸出作為軟標(biāo)簽，來(lái)指導(dǎo)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，從而使學(xué)生網(wǎng)絡(luò)能夠在低維空間中保持對(duì)抗魯棒性。
這種方法的優(yōu)勢(shì)是，它可以有效地減少對(duì)抗樣本的梯度信息，從而降低對(duì)抗攻擊的成功率，同時(shí)也可以提高學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的生成質(zhì)量和多樣性。
如何使用模型或者深入了解技術(shù)？
官網(wǎng)地址：
https://stability.ai/news/stability-ai-sdxl-turbo
模型地址：
https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo
論文地址：
https://static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/65663480a92fba51d0e1023f/1701197769659/adversarial_diffusion_distillation.pdf
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