前言很明显，OpenAI的首个视频生成模型sora极大程度的提高了大家对文生图、文生视频的热情，也极大的扩展了大家对AIGC的想象力第一部分(选读)一致性模型ConsistencyModel注，本文第一部分最早写在23年11月份的这篇文章里《AI绘画神器DALLE3的解码器：一步生成的扩散模型之ConsistencyModels》，后因与本文要介绍的LCM关系密切，且也是文生图比较新的进展，故移到本文1.1 什么是ConsistencyModels1.1.1ConsistencyModels的背景关于我为何关注到这个一致性模型，说来话长啊，历程如下我司LLM项目团队于23年11月份在给一些B端
SDXL-Lightning-节跳动开发一个快速的文本到图像生成模型SDXL-Lightning是字节跳动开发一个快速的文本到图像生成模型，能够在几个步骤内生成高质量的1024像素图像。该模型发布用于研究目的，可以从stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0中提取模型。SDXL-Lightning提供了1步、2步、4步和8步不同训练步数的模型。其中2步、4步和8步模型的生成质量非常出色，而1步模型则更多用于实验目的。https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-LightningGemma开放模型-Google推出的一系列负责
SDXLTurbo是一种快速生成的AI构图模型，它基于一种称为对抗性扩散蒸馏的新训练方法，该方法允许在1到4个步骤中以高图像质量对大规模基础图像扩散模型进行采样，并将其与对抗性损失相结合，以确保即使在一个或两个采样步骤的低阶模式下也能获得高图像保真度简单说，就是快速成图的同时质量上却不打折扣，SDXLTurbo有多快？快到可以使用摄像头实时生成图片 SDXL-Turbo下载：百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1W8xXiI028AbJAwEa_Xsn0w?pwd=fboe 功能介绍1.文生图：输入提示词，最好是英文，点击Generate2.图生图：上传本地图片，输入提
模型｜https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning论文｜https://arxiv.org/abs/2402.139291、闪电般的图片生成生成式AI正凭借其根据文本提示（textprompts）创造出惊艳图像乃至视频的能力，赢得全球的瞩目。当前最先进的生成模型依赖于扩散过程（diffusion），这是一个将噪声逐步转化为图像样本的迭代过程。这个过程需要耗费巨大的计算资源并且速度较慢，在生成高质量图像样本的过程中，单张图像的处理时间约为5秒，其中通常需要多次（20到40次）调用庞大的神经网络。这样的速度限制了有快速、实时生成需求的应用场景。如何
RockyDing公众号：WeThinkIn写在前面【算法兵器谱】栏目专注分享AI行业中的前沿/经典/必备的模型&论文，并对具备划时代意义的模型&论文进行全方位系统的解析。也欢迎大家提出宝贵的优化建议，一起交流学习💪大家好，我是Rocky。如果说2022年，StableDiffusion横空出世，成为AI行业从传统深度学习时代过渡至AIGC时代的标志模型，并为工业界和投资界注入了新的活力，让AI再次性感。那么2023年1129日，StabilityAI官方发布的最新的快速文生图模型SDXLTurbo/SDTurbo，则让AI绘画领域进入了“实时生成”时代。那么在本文中，Rocky就深入浅出的讲
一、背景及目标在ChatGPT爆火之后，我对AI技术也开始关注，一是出于好奇，而是出于危机。想必对于应用开发人员来说从“面面向对象编程”转成“面向AI编程”也是极好的。最初的时候我也是抱着试一试的心态，开始魔法上网使用chatgpt，然后尝试调用openai的开放接口，搭建了一个自己的chat网站，后来由于免费的token用完了，以及openai对中国的不开放态度，遂放弃。在找遍了国内所有的知名厂商的语言大模型接口之后，突然发现一个神奇的网站，https://huggingface.co（开源模型发布平台，类似于github，当然也是需要魔法上网才能实现自由访问的）。在huggingface上
sdv1.5v1-inference.yamlmodel:base_learning_rate:1.0e-04target:ldm.models.diffusion.ddpm.LatentDiffusionparams:linear_start:0.00085linear_end:0.0120num_timesteps_cond:1log_every_t:200timesteps:1000first_stage_key:"jpg"cond_stage_key:"txt"image_size:64channels:4cond_stage_trainable:false#Note:differen
文章目录1sdxl转diffusers2转onnx3转TensorRT1sdxl转diffusersjuggernautXL_version6Rundiffusion.safetensors文件是pthpytroch文件，需要先转为diffusers的文件结构。defconvert_sdxl_to_diffusers(pretrained_ckpt_path,output_diffusers_path):importosos.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"#设置HF镜像源（国内用户使用）os.environ["CUDA_VISIBL
原理介绍 StabilityAI在刚刚发布StableVideoDiffusion之后，2023年11月29日又发布了爆炸性模型：SDXLTurbo，SDXLTurbo是在SDXL1.0的基础上采用新的蒸馏方案，让模型只需要一步就可以生成高质量图像，主要焦点是速度，因为它能够实时生成图像。目前代码，模型和技术报告已经开源。简而言之，SDXLTurbo是SDXL1.0的一个蒸馏版本，专为实时合成而训练。 SDXLTurbo是基于SDXL1.0经过实时合成训练开发而成，是一种快速生成的文本到图像模型，可以在单个网络评估中从文本提示合成逼真的图像。SDXL-Turbo基于
文章目录一、StableDiffusionXL基本概念二、SDXL模型架构上的优化（一）SDXL的整体架构（二）VAE（三）U-Net（四）textencoder（五）refinermodel三、SDXL在训练上的技巧（一）图像尺寸条件化（二）图像裁剪参数条件（三）多尺度（宽高比）图片训练一、StableDiffusionXL基本概念StableDiffusionXL或SDXL是最新的图像生成模型，与以前的SD模型（包括SD2.1）相比，它专为更逼真的输出而定制，具有更详细的图像和构图。与StableDiffusionV1-v2相比，StableDiffusionXL主要做了如下的优化：对St
