11 月 30 日消息，Stability AI 日前推出了 Stable Diffusion XL Turbo（SDXL Turbo），為此前 SDXL 模型的改進版本，號稱采用了“對抗性擴散蒸餾技術（Adversarial Diffusion Distillation）”，將圖片生成迭代步驟從原先的 50 步減少至 1 步，據稱“僅僅進行一次迭代步驟就能生成高品質圖像”。

據悉，Stable Diffusion XL Turbo 模型的最大特點，就是上述“一次迭代生成圖像”，號稱可以進行“即時文字轉圖像輸出”，并能夠保證圖片的質量。

而其中的“對抗性擴散蒸餾技術”是以現有的大型圖像擴散模型，作為“教師網絡”來指導模型的生成過程，結合了“蒸餾技術”和“對抗訓練”，其中“蒸餾技術”即“蒸餾模型知識，精煉模型輸出”，將大型模型的知識濃縮到更小的模型中，而對抗性訓練則可以改進模型，以更好地模仿教師模型輸出。

此前的模型蒸餾技術難以兼顧效率和品質，這是因為快速采樣通常會削弱輸出品質，因此本次 Stable Diffusion XL Turbo 模型在通過“對抗性擴散蒸餾技術”在高效生成高品質圖像方面，是一個重要的進步。

官方將 Stable Diffusion XL Turbo 與多個不同的模型變體進行比較，包括 StyleGAN-T++、OpenMUSE、IF-XL、SDXL 和 LCM-XL，并進行了兩項實驗，第一個實驗要求模型評估人員隨機查看兩項模型的輸出，并選擇出其中最符合提示詞的輸出圖像，第二項實驗則與第一項實驗執行大致相同，模型評估要求選擇模型中輸出者圖像品質最佳的一方。

實驗結果顯示，Stable Diffusion XL Turbo 在大幅降低運算需求的同時，仍可以保持良好的圖像生成品質，該模型單詞迭代，即勝過 4 次迭代的 LCM-XL，而 4 次迭代的 Stable Diffusion XL Turbo 就可擊敗此前經過 50 步迭代配置的 Stable Diffusion XL；在 A100 GPU 上，計算 512x512 分辨率的圖像，只需 207 毫秒。

注意到，目前 Stability AI 已經將相關代碼公布在 Hugging Face，供個人和非商業用途使用，感興趣的小伙伴們可以點此訪問。

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總結

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