Stability AI 推出 Stable Diffusion XL Turbo 模型

IT之家於11月30日報道，Stability AI最近推出了Stable Diffusion XL Turbo（SDXL Turbo），是先前SDXL車型的改良版。據稱，SDXL Turbo採用了“對抗性擴散蒸餾技術（Adversarial Diffusion Distillation）”，使得圖片生成的迭代步驟從原來的50步減少到了1步，據稱“只需進行一次迭代步驟即可生成高品質圖像”

據悉，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“即時文字轉圖像輸出”，並能夠保證圖片的品質。

需要進行改寫的是：其中一項被稱為“對抗性擴散蒸餾技術”，它是利用現有的大型圖像擴散模型作為“教師網絡”，指導生成過程的技術。這項技術結合了“蒸餾技術”和“對抗訓練”，其中“蒸餾技術”是指將大型模型的知識濃縮到更小的模型中，以精簡模型的輸出。而對抗性訓練可以改進模型，使其能夠更好地模仿教師模型的輸出

先前的模型蒸餾技術難以兼​​顧效率和品質，這是因為快速採樣通常會削弱輸出品質，因此本次Stable Diffusion XL Turbo 模型在透過「對抗性擴散蒸餾技術」在高效生成高品質影像方面，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，並進行了兩項實驗，第一個實驗要求模型評估人員隨機查看兩個模型的輸出，並選擇其中最符合提示詞的輸出圖像，第二項實驗則與第一個實驗執行大致相同，模型評估要求選擇模型中輸出者圖像品質最佳的一方。

▲ 圖片來自 Stability AI 部落格

經實驗結果顯示，Stable Diffusion XL Turbo 能夠在顯著降低運算需求的同時，依然保持出色的影像產生品質。相較於經過 4 次迭代的 LCM-XL，模型僅需一次迭代即可超越。而經過 4 次迭代的 Stable Diffusion XL Turbo 則可輕鬆擊敗先前需要經過 50 次迭代配置的 Stable Diffusion XL。在使用 A100 GPU 進行 512x512 解析度的影像運算時，只需 207 毫秒即可完成

IT之家注意到，目前 Stability AI 已經將相關代碼公佈在 Hugging Face，供個人和非商業用途使用，有興趣的小伙伴們可以點此訪問。

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