Hyper-SD是一種由字節跳動的研究團隊開發的高效圖像生成框架，旨在解決傳統擴散模型在多步推理中所帶來的高計算成本問題。通過軌跡分割一致性蒸餾（TSCD）技術，Hyper-SD能夠在不同時間段內保持數據一致性，從而有效保留原始的ODE（常微分方程）軌跡。同時，該框架結合了人類反饋學習和分數蒸餾技術，顯著提升了在少步驟推理下的圖像生成性能，實現了高質量圖像的快速生成，推動了生成AI領域的進步。

Hyper-SD是什么

Hyper-SD是字節跳動研發的一款高效圖像合成框架，旨在解決擴散模型在多步推理過程中的高計算開銷。通過軌跡分割一致性蒸餾（TSCD）技術，Hyper-SD在多個時間段保持數據一致性，有效保留ODE軌跡。此外，該框架還整合了人類反饋學習，以優化低步數推理下的模型表現，并通過分數蒸餾技術進一步提高單步推理的圖像質量。此框架在保證圖像質量的前提下，大幅縮短了所需推理步驟，快速生成高分辨率圖像，推動生成AI的發展。

Hyper-SD的主要功能

• 高效的圖像生成：通過優化推理步驟，快速生成高分辨率圖像。
• 軌跡分割一致性蒸餾（TSCD）：在不同時間段內保持數據一致性，提升模型性能。
• 人類反饋學習：利用人類對圖像的偏好反饋來優化生成效果。
• 分數蒸餾技術：通過最小化真實分布與假分布之間的差異，提升單步推理的圖像質量。
• 低秩適應（LoRA）：提供輕量級插件，便于快速部署與使用。

產品官網

• 官方項目主頁：https://hyper-sd.github.io/
• Hugging Face模型地址：https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD
• arXiv研究論文：https://arxiv.org/abs/2404.13686
• Hyper-SD T2I版Demo：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SDXL-1Step-T2I
• Hyper-SD 涂鴉版Demo：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SD15-Scribble

應用場景

Hyper-SD可廣泛應用于多個領域，如藝術創作、廣告設計、游戲開發等。其高效的圖像生成能力能夠幫助創作者快速實現視覺效果，提升工作效率。同時，借助人類反饋學習的機制，生成的圖像更符合用戶的審美需求，增強了用戶體驗。

常見問題

Hyper-SD如何提高圖像生成的速度？
通過減少推理步驟并優化模型的計算效率，Hyper-SD能夠在短時間內生成高質量圖像。

使用Hyper-SD需要哪些技術基礎？
雖然基礎知識會有所幫助，但Hyper-SD設計時考慮了易用性，用戶只需簡單的操作即可快速上手。

如何評估生成圖像的質量？
生成圖像的質量可以通過定量指標（如CLIP分數、美學分數）及定性指標（如用戶研究）進行評估。