序言最近一个月,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…
这个训练出的模型被称为SDXL-Turbo。 二、 Latent Diffusion Model(LDM) LDM 和其他扩散生成模型的结构类似,其结构包括自编码器、条件部分和降噪 U-Net,总体上包括三个主要组件: 1. 自编码器(Auto Encoder) 编码器(Encoder):将输入图像编码为低维度的表示,通常称为隐变量或隐向量。这一步的目的是将输入数据...
在本地使用ComfyUI运行(权重和模型在这里) 如果你想快速尝试一下,我建议去ClipDrop,选择Stable Diffusion XL Turbo工具,然后开始输入你的提示。 SDXL Turbo的局限性 尽管SDXL Turbo在实时AI图像生成方面代表了一大步,但重要的是要承认它的局限性。 固定分辨率输出:目前,SDXL Turbo以512×512像素的分辨率生成图像。
因为SDXL Turbo网络结构与SDXL一致,所以大家也可以直接在Stable Diffusion WebUI上使用SDXL Turbo模型,我们只需按照本文3.3章中的教程使用Stable Diffusion WebUI即可。 同时ComfyUI上也已经支持SDXL Turbo的使用:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/sdturbo/,然后我们按照本文3.1章的教程使用ComfyUI工...
据官方博客介绍，在 A100 上，SDXL Turbo 可在 207 毫秒内生成 512x512 图像（即时编码 + 单个去噪步骤 + 解码，fp16），其中单个 UNet 前向评估占用了 67 毫秒。如此，我们可以判断，文生图已经进入「实时」时代。这样的「即时生成」效率，与前不久爆火的清华 LCM 模型看起来有些相似，但是它们背后的技术...
访问SDXL Turbo 示例 |ComfyUI_examples (comfyanonymous.github.io)下载下面的图片(或者直接下载这张图片),然后拖入comfyui界面中即可出现工作流,因为图中已包含相关信息。 此时comfyui中会出现下面sdxl-turbo的工作流: 这样SDXL-turbo就可以在comfyui中使用了。
SDXL-Turbo 是一个快速的生成式文本到图像模型,可以通过单次网络评估从文本提示中合成逼真的图像。SDXL-Turbo 采用了一种称为 Adversarial Diffusion Distillation (ADD) 的新型训练方法(详见技术报告),该方法可以在 1 到 4 个步骤中对大规模基础图像扩散模型进行采样,并保持高质量的图像。通过最新版本(2023.2)OpenV...
在SDXL Turbo出了之后,这几天马上出了SDXL Turbo的LoRA.虽然不确定具体是怎么做的,但应该是ckpt转LoRA转出来的.基于第1,2点,我想提醒,谨慎融合SDXL-Turbo...它能帮你加速1024,1024,也意味着negative prompts和cfg可能会有影响.例子见图4,图5.这里我用的是兔狲大大的helloworld,图4为helloworld 2.0,图5为LCM...
SDXL Turbo是基于SDXL 1.0经过实时合成训练开发而成,是一种快速生成的文本到图像模型,可以在单个网络评估中从文本提示合成逼真的图像。SDXL-Turbo基于一种称为对抗扩散蒸馏(Adversarial Diffusion Distillation, ADD)的新型训练方法,该方法允许在1到4步内以高图像质量采样大规模基础图像扩散模型。该方法使用分数蒸馏来利...
在"正常"的XL分辨率下,TurboVisionXL β版生成速度超级快,而且质量比刚刚发布的SDXL Turbo好得多! 来看一组prompt的出图效果展示,该模型需下载到本地使用,文末有下载方式: 老虎 (fantasy art by WLOP:0.9) , digital art, Techno "Tyger! Tyger! burning bright", Pastel Colors ...