Stable Diffusion XL Turbo ou SDXL Turbo est un modèle de génération d'images capable de générer des images réalistes en une seule étape et en temps réel.
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<aside> 📌 Alternatives à SDXL Turbo
Depuis la sortie de SDXL Turbo, de nouveaux modèles ont repris et améliorer le principe de distillation pour permettre la génération d’image en temps réels.
SDXL-Lightning et Hyper-SDXL sont les deux principales alternatives qui ont été partagées par ByteDance avec une licence d’utilisation plus libre que celle de SDXL-Turbo.
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SDXL Turbo est une version de Stable Diffusion XL optimisée pour générer des images de qualité en une seule étape de débruitage (step).
https://www.youtube.com/watch?v=adDyTzBdUcg
Ses performances permettent de transformer un texte en image en moins d’une fraction de seconde et d’ainsi atteindre une génération d’image en temps réel : l’image s’affiche et se modifie au fur et à mesure que l’utilisateur écrit sa description.
<aside> ⚡ Performances révolutionnaires
Grâce à sa technologie révolutionnaire ADD, SDXL Turbo établit une nouvelle norme en matière de génération d’images à partir de texte. Cette approche permet en effet de créer des images en une seule étape, ce qui représente un progrès considérable par rapport aux processus traditionnels.
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<aside> 🏎️ Génération en temps réel
Idéal pour les applications exigeant rapidité et efficacité, SDXL Turbo excelle dans la génération d'images de haute qualité en temps réel. Il est donc parfaitement adapté aux environnements dynamiques tels que les jeux vidéo, la réalité virtuelle et la création de contenu instantané.
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<aside> 🛠 Large éventail applicatif
SDXL Turbo est polyvalent et s’adapte à de nombreuses applications. Sa capacité de génération en temps réel ouvre notamment de nouvelles possibilités dans le domaine des médias interactifs et de la création de contenu en ligne.
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<aside> 🤩 Qualité d'image améliorée
Contrairement aux autres modèles rapides, SDXL Turbo produit des images d'une clarté et d'une précision exceptionnelles. En s'appuyant sur les forces des réseaux adversoriels génératifs (GAN), il garantit des images nettes et vivantes, évitant les problèmes courants tels que le flou ou les artefacts.
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<aside> 🧮 Efficacité de calcul
Sur les GPU haut de gamme comme l'A100, SDXL Turbo peut générer une image de 512x512 en seulement 207 ms. Cette efficacité représente une amélioration monumentale en termes de temps et de consommation d'énergie par rapport aux modèles précédents.
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<aside> 🤗 Facile d’accès
Avec des conditions d'installation simples et une interface intuitive sur diffèrentes plates-formes, il est accessible aux professionnels comme aux amateurs, quel que soit leur bagage technique.
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La méthode d’entrainement et d’optimisation de SDXL Turbo est décrite dans l'article Adversarial Diffusion Distillation d'Axel Sauer et de ses collègues de Stability AI.
Les efforts précédents pour accélérer l'échantillonnage par des méthodes de distillation aboutissaient généralement à des images floues à de faibles niveaux d'échantillonnage.
D'autre part, le Generative Adversarial Network (GAN) peut générer des images nettes mais n’égale par la qualité des modèles de diffusion comme Stable Diffusion ou DALL-E.
La nouvelle méthode d'apprentissage ADD (Adversal Diffusion Distillation) vise à obtenir le meilleur des deux mondes. Le modèle étudiant (SDXL Turbo) est entraîné pour générer le même résultat que le modèle enseignant (SDXL) en une seule étape.
Ce n’est pas tout à fait nouveau : des techniques antérieures comme le Consistency model et de Distillation Progressive suivaient déjà cette voie. L'astuce pour le modèle SDXL Turbo consiste à ajouter un discriminateur GAN pour s'assurer que le modèle génère des images de haute qualité qui ne se distinguent pas du modèle enseignant.
Logique de formation de SDXL Turbo
Stability AI a comparé SDXL Turbo avec d’autres modèles de génération d’image en utilisant le même prompt (texte de description) et en demandant à des évaluateurs humains de choisir l’image qui correspond le mieux au texte, et celle qui a la meilleure qualité.
Ces tests à l’aveugle ont révélé que SDXL Turbo pouvait fournir des résultats supérieurs surpassait même une configuration à 50 étapes de SDXL avec seulement quatre étapes pour SDXL Turbo. Grâce à ces résultats, Stability AI peut désormais affirmer que SDXL Turbo surpasse les modèles multi-étapes de pointe avec des exigences de calcul « considérablement » inférieures.