实验通过使用相同的 prompt 生成输出来比较多个不同的模型变体（StyleGAN-T++、OpenMUSE、IF-XL、SDXL 和 LCM-XL）。在盲测中，SDXL Turbo 以单步击败 LCM-XL 的 4 步配置，并且仅用 4 步击败 SDXL 的 50 步配置。通过这些结果，可以看到 SDXL Turbo 的性能优于最先进的 multi-step 模型，其计算要求显...
最近一个月,快速生图成为文生图领域的热点,其中比较典型的两种方式的代表模型分别为SDXL-turbo 和 LCM-SDXL。 SDXL-turbo模型是SDXL 1.0的蒸馏版本,SDXL-Turbo基于一种称之为对抗扩散蒸馏(ADD)的新颖的训练方法,这种方法在扩散模型采样可以减少到1到4步,而生成高质量图像。ADD的训练方式使用score distillation,利...
实验通过使用相同的 prompt 生成输出来比较多个不同的模型变体(StyleGAN-T++、OpenMUSE、IF-XL、SDXL 和 LCM-XL)。在盲测中,SDXL Turbo 以单步击败 LCM-XL 的 4 步配置,并且仅用 4 步击败 SDXL 的 50 步配置。通过这些结果,可以看到 SDXL Turbo 的性能优于最先进的 multi-step 模型,其计算要求显著降低...
首先找到Stablediffusion webui/modules/sd_samplers_kdiffusion.py目录并且用记事本打开,在LMS下面一行添加下面代码, 代码如下:(直接复制就行) ('LCM', sd_samplers_extra.sample_lcm, ['k_lcm'], {}), 搞定记得保存,紧接着找到Stablediffusion webui/modules/sd_samplers_extra.py 目录并且用记事本打开,在im...
SDXL Turbo在线体验地址:https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo SDXL Turbo模型下载 https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo/tree/main最近AI在速度上不断的有技术突破,清华大学这边刚推出了4步就能出图的LCM,而stablediffusion官方转头就发布了1步就出图
“ 清华大学开发的LCM潜在一致性模型开始席卷大部分AI图片工具平台，非常火爆。而stability官方也在昨天宣布推出实时文本转图像模型SDXL Turbo。基本可以实现实时图像生成，和stable diffusion不同的是SDXL Turbo可以实现一步生图，无需数十步的迭代步数。目前该模型已经可以在clipdrop上免费使用。”SDXL Turbo SDXL Turbo...
在盲测中,SDXL Turbo 以单步击败 LCM-XL 的 4 步配置,并且仅用 4 步击败 SDXL 的 50 步配置。通过这些结果,可以看到 SDXL Turbo 的性能优于最先进的 multi-step 模型,其计算要求显著降低,而无需牺牲图像质量。 图7 可视化了有关推理速度的 ELO 分数。
在游戏开发领域,SDXL Turbo和LCM同样展现出了强大的实力。游戏开发者可以利用这两项技术快速生成各种游戏场景、角色和道具等图形资源,从而缩短游戏开发周期。此外,SDXL Turbo和LCM还能实现高质量的实时渲染,为玩家带来更加逼真的游戏体验。 除了广告设计和游戏开发之外,SDXL Turbo和LCM在网页设计、动画制作、虚拟现实等...
为了选择 SDXL Turbo，研究团队通过使用相同的提示词生成输出来比较多个不同的模型变体（StyleGAN-T++、OpenMUSE、IF-XL、SDXL 和 LCM-XL）。然后，人类评估者会随机看到两个输出，并被要求选择最符合提示方向的输出。接下来，用相同的方法完成图像质量的附加测试。在这些盲测中，SDXL Turbo 能够以一步击败 LCM-...
文生成图AI平台Stability.ai发布开源SDXL Turbo，图像生成实时响应，仅需1秒。SDXL Turbo基于全新对抗扩散蒸馏技术（ADD），将生成步骤减至1-4步，保持高质量。性能测试显示，SDXL Turbo在1步骤击败LCM-XL的4步骤和SDXL的50步骤。虽有局限，只能用于学术研究，生成512x512固定像素图片，但技术突破可助中小企业低成本...