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SDXL Turbo、LCM相繼發(fā)布，AI畫圖進(jìn)入實(shí)時(shí)生成時(shí)代

發(fā)布時(shí)間：2023-12-02 18:17:04 瀏覽量：282次

機(jī)器之心報(bào)道

機(jī)器之心編輯部

使用一塊 A100，出圖的延遲只有 200 毫秒。

本周二，Stability AI 推出了新一代圖像合成模型 Stable Diffusion XL Turbo，引發(fā)了一片叫好。人們紛紛表示，圖像到文本生成從來沒有這么輕松。

你可以不需要其他操作，只用在文本框中輸入你的想法，SDXL Turbo 就能夠迅速響應(yīng)，生成對應(yīng)內(nèi)容。一邊輸入，一邊生成，內(nèi)容增加、減少，絲毫不影響它的速度。

你還可以根據(jù)已有的圖像，更加精細(xì)地完成創(chuàng)作。手中只需要拿一張白紙，告訴 SDXL Turbo 你想要一只白貓，字還沒打完，小白貓就已經(jīng)在你的手中了。

SDXL Turbo 模型的速度達(dá)到了近乎「實(shí)時(shí)」的程度，讓人不禁開始暢想：圖像生成模型是不是可以干些其他事了。

有人直接連著游戲，獲得了 2fps 的風(fēng)格遷移畫面：

據(jù)官方博客介紹，在 A100 上，SDXL Turbo 可在 207 毫秒內(nèi)生成 512x512 圖像（即時(shí)編碼 + 單個(gè)去噪步驟 + 解碼，fp16），其中單個(gè) UNet 前向評(píng)估占用了 67 毫秒。

如此，我們可以判斷，文生圖已經(jīng)進(jìn)入「實(shí)時(shí)」時(shí)代。

這樣的「即時(shí)生成」效率，與前不久爆火的清華 LCM 模型看起來有些相似，但是它們背后的技術(shù)內(nèi)容卻有所不同。Stability 在同期發(fā)布的一篇研究論文中詳細(xì)介紹了該模型的內(nèi)部工作原理。該研究重點(diǎn)提出了一種名為對抗擴(kuò)散蒸餾（Adversarial Diffusion Distillation，ADD）的技術(shù)。SDXL Turbo 聲稱的優(yōu)勢之一是它與生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的相似性，特別是在生成單步圖像輸出方面。

論文地址：https://static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/65663480a92fba51d0e1023f/1701197769659/adversarial_diffusion_distillation.pdf

論文細(xì)節(jié)

簡單來說，對抗擴(kuò)散蒸餾是一種通用方法，可將預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型的推理步數(shù)量減少到 1-4 個(gè)采樣步，同時(shí)保持高采樣保真度，并有可能進(jìn)一步提高模型的整體性能。

為此，研究者引入了兩個(gè)訓(xùn)練目標(biāo)的組合：（i）對抗損失和（ii）與 SDS 相對應(yīng)的蒸餾損失。對抗損失迫使模型在每次前向傳遞時(shí)直接生成位于真實(shí)圖像流形上的樣本，避免了其他蒸餾方法中常見的模糊和其他偽影。蒸餾損失使用另一個(gè)預(yù)訓(xùn)練（且固定）的 擴(kuò)散模型作為教師，有效利用其廣泛知識(shí)，并保留在大型擴(kuò)散模型中觀察到的強(qiáng)組合性。在推理過程中，研究者未使用無分類器指導(dǎo)，進(jìn)一步減少了內(nèi)存需求。他們保留了模型通過迭代細(xì)化來改進(jìn)結(jié)果的能力，這比之前基于 GAN 的單步方法具有優(yōu)勢。

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