文生图的最新进展：从一致性模型CMs、LCM、SDXL到Stable Diffusion3、SDXL-Lightning
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内容提要
OpenAI的首个视频生成模型sora引发了对文生图和文生视频的热情。清华大学团队推出了Latent Consistency Models (LCM)，通过解决潜在空间中的概率流ODE，实现了快速的一步生成。LCM-LoRA是LCM的一种快速、无需训练的推理方法。Stable Diffusion XL Turbo是一种新一代图像合成模型，能够实时响应并生成图像。SDXL使用对抗扩散蒸馏技术，在1-4步内高效采样大规模基础图像扩散模型。
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关键要点
- OpenAI的首个视频生成模型sora激发了对文生图和文生视频的热情。
- 清华大学推出了潜一致性模型(LCM)，通过解决潜在空间中的概率流ODE实现快速生成。
- LCM-LoRA是一种快速、无需训练的推理方法，可以在自定义数据集上实现快速推理。
- LCM模型的生成速度比传统扩散模型快5-10倍，推动了实时生成式AI的发展。
- Stable Diffusion XL Turbo是新一代图像合成模型，能够实时响应并生成图像。
- SDXL Turbo在A100上可在207毫秒内生成512x512图像，标志着文生图进入实时时代。
- SDXL采用对抗扩散蒸馏技术，能够在1-4步内高效采样并保持高图像质量。
- 对抗损失和蒸馏损失的结合使得SDXL在低步数下仍能保持高图像保真度。
- LCM与其他模型相比，生成速度快、训练难度低，并兼容多种SD大模型和插件。
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