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SDXL Turbo在11 月 28 日发布，一种新的文本到图像模式。
SDXL Turbo 通过新的蒸馏技术实现了最先进的性能，能够以前所未有的质量生成单步图像，将所需的步骤数从 50 减少到仅 1。
- 该技术利用对抗性训练和分数蒸馏的组合。
- 目前是在允许个人、非商业用途的非商业研究许可证下发布的。
SDXL Turbo 基于一种称为对抗扩散蒸馏 (ADD) 的新颖蒸馏技术，该技术使模型能够一步合成图像输出并生成实时文本到图像输出，同时保持高采样保真度。 值得注意的是，SDXL Turbo 尚未用于商业用途。
对抗扩散蒸馏的优点
SDXL Turbo 在扩散模型技术方面取得了新进展，在 SDXL 1.0 的基础上进行迭代，并为文本到图像模型实现了一种新的蒸馏技术：对抗扩散蒸馏。 通过整合 ADD，SDXL Turbo 获得了与 GAN（生成对抗网络）共有的许多优势，例如单步图像输出，同时避免了其他蒸馏方法中常见的伪影或模糊。
与其他扩散模型相比的性能优势
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 4 步配置，并且仅用 4 步击败 SDXL 的 50 步配置。 通过这些结果，我们可以看到 SDXL Turbo 的性能优于最先进的多步模型，其计算要求显着降低，而无需牺牲图像质量。
此外，SDXL Turbo 还显着提高了推理速度。 在 A100 上，SDXL Turbo 在 207 毫秒内生成 512x512 图像（即时编码 单个去噪步骤 解码，fp16），其中单个 UNet 前向评估占用了 67 毫秒。
