就是“快”！字節(jié)跳動發(fā)布文生圖開放模型，迅速沖上Hugging Face Spaces 熱榜

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原標題：就是“快”！字節(jié)跳動發(fā)布文生圖開放模型，迅速沖上Hugging Face Spaces 熱榜
關(guān)鍵字：字節(jié)跳動,華為,模型,圖像,解讀
文章來源：AI前線
內(nèi)容字數(shù)：5213字

內(nèi)容摘要：

作者 | 字節(jié)跳動智能創(chuàng)作團隊
很高興跟大家分享我們最新的文生圖模型 —— SDXL-Lightning，它實現(xiàn)了前所未有的速度和質(zhì)量，并且已經(jīng)向社區(qū)開放。
模型地址：https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
論文地址：https://arxiv.org/abs/2402.13929
閃電般的圖片生成
生成式 AI 正憑借其根據(jù)文本提示（text prompts）創(chuàng)造出驚艷圖像乃至視頻的能力，贏得全球的矚目。當(dāng)前最先進的生成模型依賴于擴散過程（diffusion），這是一個將噪聲逐步轉(zhuǎn)化為圖像樣本的迭代過程。這個過程需要耗費巨大的計算資源并且速度較慢，在生成高質(zhì)量圖像樣本的過程中，單張圖像的處理時間約為 5 秒，其中通常需要多次（20 到 40 次）調(diào)用龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣的速度限制了有快速、實時生成需求的應(yīng)用場景。如何在提升生成質(zhì)量的同時加快速度，是當(dāng)前研究的熱點領(lǐng)域，也是我們工作的核心目標。
SDXL-Lightning 通過一種創(chuàng)新技術(shù)——漸進式對抗蒸餾（Progressive Adversarial Distillation

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作者簡介：面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家，提供AI領(lǐng)域技術(shù)資訊、一線業(yè)界實踐案例、搜羅整理業(yè)界技術(shù)分享干貨、AI論文解讀。每周一節(jié)技術(shù)分享公開課，助力你全面擁抱人工智能技術(shù)。