7 人赞同了该文章 简单对比了几个模型的参数和规模: 发布于 2024-02-23 16:33・广东 Stable Diffusion 关于作者 文森特 在百度,腾讯,字节打过工,现在与专注llm和aigc 互联网行业 从业人员 回答 17 文章 11 关注者 74 关注他发私信 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信
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…
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...
这增加了对新发布的 Stable Diffusion 2.1 Turbo 模型的支持,该模型比 sdxl-turbo 更轻量级。 到目前为止,所有 SD1 和 SD2 型号均以 LDM 格式发布,所有 SDXL 型号均以 SGM 格式发布。正因为如此,整个 webui 代码库都有一个强烈的假设,即 SGM 格式意味着 SDXL。 然而,SD 2.1 Turbo 检查点以 SGM 格式发...
放最后因为可能大家不是很喜欢看,但简单来说LCM和SDXL Turbo是完全两种不同的方式进行蒸馏。SDXL Turbo用的是名为ADD(Adversarial Diffusion Distillation)的蒸馏方案,架构见图6。ADD是两个损失函数来进行蒸馏的,第一个是Adversarial loss(对抗损失),用了一个Discriminator(判别器)来判断生成图片跟真实图片的区别,同时...
SDXL vs SDXL-Lightning vs Turbo VS LCM 在出图质量上来看 SDXL-Lightning 1、2、4、5 步都能表现的非常好，且是1080x1080，只需要1-8步SDXL 表现的中规中矩，但是需要32步才能完成Turbo 和 LCM 在1步的时候表现的不太稳定，而且只能生成512 SDXL vs SDXL-Lightning-LoRA vs LCM SDXL-Lightning ...
SDXL Turbo是一种快速生成的AI构图模型，它基于一种称为对抗性扩散蒸馏的新训练方法，该方法允许在1到4个步骤中以高图像质量对大规模基础图像扩散模型进行采样，并将其与对抗性损失相结合，以确保即使在一个或两个采样步骤的低阶模式下也能获得高图像保真度 简单说，就是快速成图的同时质量上却不打折扣，SDXL ...
turbo直译就是加速,通过降低出图质量来换取速度,我对sdxl的印象还停留在夏季举办的炼丹大赛,就是想吸引人气,但是到年底来看感觉不温不火估计没人关注了,大部分人都是自娱自乐就用sd1.5足够了没有大佬炼制sdxl大模型,能适配的涩涩lora只有少数,看c站下载过千的sdxl大模型只有寥寥几个,社区热情不高。具体到绘制涩...
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。表 2 比较了使用相同基础模型的不同 few-step 采样和蒸馏方法。结果显示，ADD 的性能优于所有其他方法，包括 8 步的标准 DPM 求解器。作为定量实验...