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...
SDXL Turbo、LCM相继开源发布,AI画图进入实时生成时代:字打多快ai就能画多块,多角度图片用nerf就能建立3d模型了,赶紧训练去。 2023-12-01· 北京 回复喜欢 ICOM 这就是开源的力量 2023-12-01· 北京 回复喜欢 推荐阅读 让AI出图速度提高10倍!用 SDXL Turbo 实现快速出图! 大家好,这里是和...
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...
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...
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，我们通过使用相同的提示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-XL 的...
推荐一个 SDXL Turbo 和 LCM 融合的Lora 模型,这个模型可以将 LCM 和 Turbo 模型对原始模型生成效果的影响降到最低。而且可以对所有 XL 模型使用,提高生成速度。我自己测试了一下发现,用了这个 Lora 和没用 Lora 的时候生成的图片效果差距不大,但是时间节省了大约 3/4。下面前两张图是测试结果,第三张是我...