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的图 SDXL-Lightning 完胜! SDXL vs SDXL-Lightning-LoRAvs LCM SDXL-Lightning 同时提供了 2、4、8步的 LoRA 模型,这...
目前放出的模型包含1步,2步,4步和8步的蒸馏模型,他们可以直接生成1024x1024图像,相比之前的只能生成512x512图像的SDXL-Turbo有巨大优势: SDXL-Lightning在定量和定性对比上,效果要优于之前的Turbo和LCM: 同时类似LCM-LoRA,SDXL-Lightning还提供了蒸馏的LoRA版本,不过不包含1step的LoRA,LoRA相比全量蒸馏的模型可以...
SDXL-Lightning模型支持1步、2步、4步和8步的不同推理步骤，推理步骤越多，生成的图像质量越高。在4步生成模式下，该模型能够生成极具细节和图文匹配度的高质量图像，如清晰呈现人物微笑、动物细毛等细节，展现了其在图像生成领域的卓越性能。先来看看效果对比 SDXL vs SDXL-Lightning vs Turbo VS LCM 在出图...
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 同时提供了 2、4、8步的 LoRA 模型,这就意味着你可以使用其它的...
字节开源Hyper-SD模型,超越SDXL-Lightning,单步生成SOTA级图像 前言近年来,扩散模型(Diffusion Model,DM)在图像生成领域取得了显著进展,展现出前所未有的图像质量和多样性。然而,扩散模型的训练和推理过程通常需要多个步骤,这限制了其在实际应用中的效率。为了克服这一挑战,字节跳动AI团队推出了全新的扩散模型加速框架—...
Turbo scheduler.2.1.823(2023 Nov 26) Hi all, the feature updating of Fooocus will be paused for about two or three weeks because we have some other workloads. See you soon and we will come back in mid December. However, you may still see updates if other collaborators are fixing ...
lightning: find_unused_parameters: True modelcheckpoint: params: every_n_train_steps: 5000 callbacks: metrics_over_trainsteps_checkpoint: params: every_n_train_steps: 10000 image_logger: target: main.ImageLogger params: enable_autocast: False disabled: False batch_frequency: 1000 max_images: 4 ...
SDXL vs SDXL-Turbo vs SDXL lightning 简单对比了几个模型的参数和规模:
在技术上,SDXL-Lightning是基于Progressive Distillation和Adversarial Distillation来提升蒸馏效果。目前放出的模型包含1步,2步,4步和8步的蒸馏模型,可以直接生成1024x1024图像,相比之前的只能生成512x512图像的SDXL-Turbo有巨大优势 官方Demo 文生图Demo:https://huggingface.co/spaces/AP123/SDXL-Lightning ...
Sdxl_lightning_4step.safetensors sdxl_lightning_8step.safetensors 性能评估 综合评估表明,SDXL-Lightning 为几步文本到图像生成设定了新的最先进技术。定性评估和 CLIP 评分指标均表明,与 LCM、SDXL-Turbo 和原始SDXL模型相比,SDXL-Lightning 可以生成质量更好的图像。