Stability AI, Stable Diffusion XL Turbo 모델 출시

IT하우스는 Stability AI가 최근 기존 SDXL 모델을 개선한 Stable Diffusion XL Turbo(SDXL Turbo)를 출시했다고 30일 보도했습니다. SDXL Turbo는 "적대적 확산 증류 기술"을 사용하여 이미지 생성의 반복 단계를 원래 50단계에서 1단계로 줄인다고 합니다. "고품질 이미지를 생성하려면 단 한 번의 반복 단계만 필요합니다." ”

Stable Diffusion XL Turbo 모델의 가장 큰 특징은 위에서 언급한 "한 번의 반복으로 이미지 생성"이라고 합니다. 이는 "즉시 텍스트를 이미지로 출력"을 수행하고 품질을 보장한다고 합니다. 이미지들.

다시 작성해야 할 사항은 다음과 같습니다. 그 중 하나는 "적대 확산 증류 기술"입니다. 이는 기존 대규모 이미지 확산 모델을 "교사 네트워크"로 사용하여 생성 프로세스를 안내하는 기술입니다. 이 기술은 '증류 기술'과 '적대적 훈련'을 결합한 것으로, 여기서 '증류 기술'은 대형 모델의 지식을 더 작은 모델로 응축해 모델의 출력을 간소화하는 것을 의미합니다. 그리고 적대적 훈련을 통해 모델을 개선하여 교사 모델의 출력을 더 잘 모방할 수 있습니다

이전 모델 증류 기술은 빠른 샘플링으로 인해 출력 품질이 저하되는 경우가 많기 때문에 효율성과 품질의 균형을 맞추는 것이 어려웠습니다. 따라서 이번 Stable Diffusion XL Turbo 모델은 "적대적 확산 증류 기술"을 통해 고품질 이미지를 효율적으로 생성하는 효과적인 방법입니다. .

Stable Diffusion XL Turbo를 StyleGAN-T++, OpenMUSE, IF-XL, SDXL 및 LCM-XL을 포함한 여러 가지 모델 변형과 공식적으로 비교하고 두 가지 실험을 수행했는데, 그 중 첫 번째 실험에는 모델 평가자가 필요했습니다. 두 모델의 출력을 무작위로 봅니다. 프롬프트 단어와 가장 잘 일치하는 출력 이미지를 선택합니다. 두 번째 실험은 첫 번째 실험과 거의 동일합니다. 모델 평가에서는 모델에서 가장 좋은 이미지 품질을 선택해야 합니다.

▲ 안정성 AI 블로그 사진

실험 결과에 따르면 Stable Diffusion XL Turbo는 뛰어난 이미지 생성 품질을 유지하면서도 컴퓨팅 요구 사항을 크게 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. 이 모델은 4번의 반복에 비해 단 1번의 반복으로 LCM-XL을 능가합니다. 4번의 반복을 거친 Stable Diffusion XL Turbo는 이전에 구성하는 데 50번의 반복이 필요했던 Stable Diffusion XL을 쉽게 이길 수 있습니다. 512x512 해상도의 이미지 계산에 A100 GPU를 사용하면 완료하는 데 207밀리초밖에 걸리지 않습니다

IT House는 Stability AI가 현재 개인 및 비상업적 용도로 Hugging Face에 관련 코드를 게시했음을 확인했습니다. 관심 있는 친구는 여기를 클릭하여 방문할 수 있습니다.

위 내용은 Stability AI, Stable Diffusion XL Turbo 모델 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!