SDXL-Turbo是SDXL 1.0的精简版本，专为实时合成训练。它基于一种名为“对抗性扩散蒸馏”（ADD）的新型训练方法，使得SDXL能在1到4个步骤内以高质量生成图像。这种方法使用分数蒸馏技术，并结合对抗性损失，即使在仅一两步的低步骤采样中也能保证高图像保真度。
上述图表评估了用户对SDXL-Turbo与其他单步和多步模型的偏好。在单步评估时，就图像质量和对提示的遵循而言，人类评审更喜欢SDXL-Turbo，而不是在四步（或更少步骤）评估的LCM-XL。此外，我们还看到，使用SDXL-Turbo的四个步骤进一步提高了性能。
尽管SDXL-Turbo具有创新性，但它也有一些局限性。生成的图像分辨率固定（512x512像素），并未达到完美的照片级真实感。模型不能渲染清晰可辨的文字，且在生成人脸和人物时可能存在不准确性。此外，模型的自动编码部分存在信息损失。
generative-models
Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D，专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成，旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布，支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果，适用于研究及教育用途。
sdxl-turbo
SDXL-Turbo是一种基于SDXL 1.0的高效文本到图像生成模型。通过对抗性扩散蒸馏技术，该模型能在单次网络评估中生成高质量图像，支持1-4步采样。SDXL-Turbo在图像质量和提示遵循方面表现优异，适用于实时应用场景。该模型可用于非商业研究及商业用途，为快速图像生成领域带来新的可能性。
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