Hyper-SD是什么？
Hyper-SD 是一個由字節跳動推出的新穎的擴散模型蒸餾框架，它通過軌跡分段一致性蒸餾和人類反饋學習，顯著提升了低步數下的圖像生成性能。該模型結合了軌跡保持和重構策略，實現了快速且高質量的圖像生成，同時支持多種風格和可控生成，為生成式AI領域帶來新SOTA性能。
與現有的擴散模型加速算法相比，該方法取得了卓越的加速效果。經過大量實驗和用戶評測的驗證，Hyper-SD 在 SDXL 和 SD1.5 兩種架構上都能在 1 到 8 步生成中實現 SOTA 級別的圖像生成性能。
Hyper-SD的功能特性
- 軌跡分段一致性蒸餾：通過將擴散模型的時間步長劃分為多個段落，并在每個段落內保持一致性，Hyper-SD 能夠在減少去噪步數的同時，保持圖像生成的高質量。
- 人類反饋學習（RLHF）：結合人類審美偏好和現有視覺感知模型的反饋，Hyper-SD 能夠生成更符合人類審美的圖像，提升生成效果。
- 一步生成強化：使用分數蒸餾技術，Hyper-SD 增強了模型在單步生成中的性能，這對于需要快速生成圖像的場景非常有用。
- 低步數推理：Hyper-SD 實現了在極少的步數內進行高效圖像生成，顯著減少了計算資源的消耗，同時保持了圖像質量。
- 風格兼容性：訓練得到的加速模型能夠適應不同風格的圖像生成，增加了模型的通用性和適用性。
- 可控圖像生成：Hyper-SD 能夠與現有的 ControlNet 等控制網絡兼容，實現低步數下的高質量可控圖像生成。
- SOTA性能：在 SDXL 和 SD1.5 兩種架構上，Hyper-SD 都能實現 SOTA 級別的圖像生成性能。
- 開源：Hyper-SD 的開源性質促進了生成式 AI 社區的發展，允許研究人員和開發者進一步探索和改進模型。
- 統一的低步數推理模型：Hyper-SD 實現了理想的全局一致性模型，無需針對每個特定的步數訓練 UNet 或 LoRA，簡化了模型訓練和應用的復雜性。
這些功能特色使得 Hyper-SD 成為一個強大的工具，適用于需要快速、高質量圖像生成的各種應用，如內容創作、虛擬試衣、游戲開發、圖像編輯等。
如何使用Hyper-SD？
- 項目主頁：https://hyper-sd.github.io/
- 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2404.13686
- Huggingface 鏈接：https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD
- 單步生成 Demo 鏈接：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SDXL-1Step-T2I
- 實時畫板 Demo 鏈接：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SD15-Scribble
?版權聲明：如無特殊說明，本站所有內容均為AIHub.cn原創發布和所有。任何個人或組織，在未征得本站同意時，禁止復制、盜用、采集、發布本站內容到任何網站、書籍等各類媒體平臺。否則，我站將依法保留追究相關法律責任的權利。
