网站建设 需要ae吗,怎么在网站中添加百度商桥,成都装修设计公司首选,模板网站没有源代码每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗#xff1f;订阅我们的简报#xff0c;深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同#xff0c;从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会#xff0c;成为AI领…每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗订阅我们的简报深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会成为AI领域的领跑者。点击订阅与未来同行 订阅https://rengongzhineng.io/ 关键要点总结 SDXL Turbo采用了新的蒸馏技术实现了业界领先的性能使单步图像生成质量达到前所未有的高度将所需步骤数从50步减少到仅需1步。有关该模型新蒸馏技术的具体技术细节请参阅我们的研究论文。该技术利用了对抗训练和评分蒸馏的组合。目前该模型的权重和代码可在Hugging Face下载目前以非商业研究许可发布仅允许个人非商业使用。 在Stability AI的图像编辑平台Clipdrop上测试SDXL Turbo体验实时文本到图像生成功能的beta演示。 今天Stability AI 发布了SDXL Turbo一种新的文本到图像模式。SDXL Turbo基于一种名为对抗扩散蒸馏ADD的新蒸馏技术该技术使模型能够一步合成图像输出并在保持高采样保真度的同时生成实时文本到图像输出。对于对技术细节感兴趣的研究人员和爱好者Stability AI 的研究论文可在此处查看 https://stability.ai/research/adversarial-diffusion-distillation。重要的是要注意SDXL Turbo目前尚不适用于商业用途。 对抗扩散蒸馏的优势 SDXL Turbo采用了扩散模型技术的新进展基于SDXL 1.0的基础上进行了迭代并实现了文本到图像模型的新蒸馏技术对抗扩散蒸馏。通过结合ADDSDXL Turbo获得了许多与GANs生成对抗网络相同的优势如单步图像输出同时避免了其他蒸馏方法中常见的伪影或模糊。详细介绍该模型新蒸馏技术的SDXL Turbo研究论文可在此处查看https://stability.ai/research/adversarial-diffusion-distillation。 与其他扩散模型相比的性能优势 为了选择SDXL TurboStability AI 比较了多种不同的模型变体StyleGAN-T、OpenMUSE、IF-XL、SDXL和LCM-XL使用相同的提示生成输出。然后人类评估员随机显示两个输出并被要求选择最符合提示方向的输出。接下来使用相同的方法完成了图像质量的额外测试。在这些盲测中SDXL Turbo在单步中就能超过LCM-XL的4步配置以及仅用4步就能超过SDXL的50步配置。通过这些结果Stability AI 可以看到SDXL Turbo在显著降低计算需求的同时无需牺牲图像质量就超越了最先进的多步模型。 此外SDXL Turbo还大幅提高了推理速度。在A100上SDXL Turbo生成512x512图像的时间为207ms提示编码单次去噪步骤解码fp16其中67ms由单个UNet前向评估占据。 探索SDXL Turbo与Clipdrop 要测试这款新模型的功能请访问Stability AI的图像编辑平台Clipdrop https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo体验SDXL Turbo实时图像生成的beta演示。它兼容大多数浏览器目前可免费试用。 看看测试 测试
