本案例通过实际操作，借助华为开发者空间提供的免费昇腾NPU资源Notebook进行代码开发，使用模型stable-diffusion-xl-base-1_0，进行文生图推理体验。

通过对DALLE-v2和Stable Diffusion两个T2I模型进行评估，发现存在职业偏见和地理位置代表的日常情况。增加提示信息可以缓解偏差，但无法解决其他场景的差异。

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。

我们提出了一种扩散蒸馏方法，基于 SDXL，在文本到图像生成任务上达到了新的最先进水平。方法结合了渐进式和对抗性蒸馏来在质量和模态覆盖之间找到平衡。以 LoRA 和完整的 UNet 权重形式开源了我们蒸馏的 SDXL-Lightning 模型。

本文介绍了如何使用Docker来本地部署Stability AI的SDXL 1.0版本，并讨论了如何高效使用显卡进行推理。首先介绍了准备工作，包括准备模型文件和模型运行环境。然后详细介绍了如何下载SDXL的运行环境代码和模型文件。接下来，讲解了如何使用Docker容器来运行SDXL，并提供了三种不同的玩法。最后，作者分享了使用SDXL过程中的一些注意事项和解决方案，并展望了SDXL的未来发展。

本文介绍了使用ComfyUI和SDXL模型的方法，包括通过node加载模型和提供下载链接和workflow。