Tras el anuncio de Stable Video Diffusion la semana pasada, Stability AI vuelve a la actualidad con un nuevo modelo de generación de imágenes en tiempo real: SDXL Turbo.

Este nuevo modelo permite generar imágenes en tiempo real (o casi) mediante una nueva técnica denominada Adversarial Diffusion Distillation (ADD)

https://www.youtube.com/watch?v=adDyTzBdUcg

técnica permite la generación en un solopaso, mientras que modelos como SDXL 1.0 requieren docenas de pasos. El resultado es un enorme aumento del rendimiento, que reduce la necesidad de potencia de cálculo y el tiempo necesario para crear una imagen, sin sacrificar su calidad

<aside> ⚡ SDXL Turbo en breve

Exemples d’images générées avec SDXL Turbo

Exemples d’images générées avec SDXL Turbo

En las pruebas de comparación con otros modelos de dispersión de última generación, los revisores humanos calificaron sistemáticamente el resultado de imagen de SDXL Turbo como de mayor calidad, al tiempo que requería muchos menos pasos de inferencia.

Gracias a la técnica ADD, SDXL Turbo combina los puntos fuertes de los modelos de emisión conocidos por su calidad con los de los GAN conocidos por su velocidad.

En términos prácticos, la velocidad de SDXL Turbo es notable: en una GPU A100, el modelo puede generar una imagen de 512x512 en poco más de 200 milisegundos, un tiempo que incluye codificación, eliminación de ruido y descodificación rápidas.

En esta fase, SDXL Turbo tiene algunas limitaciones importantes:

A pesar de estas limitaciones, el SDXL Turbo es increíblemente prometedor, sobre todo en lo que se refiere al rendimiento, y aunque algunos pueden encontrar la menor resolución un paso atrás en comparación con otros modelos, la llegada de este modelo sigue siendo una noticia emocionante que abre nuevos casos de uso.

En cualquier caso, merece la pena probar SDXL Turbo, que ya está disponible para ComfyUi y se puede utilizar como cualquier otro punto de control enotras interfaces como Automatic1111 o Fooocus (modificando los parámetros para obtener una imagen de 512x512, con 1 paso y un cfg de 1)

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