44、Stable Diffusion的应用与模型生产部署

Stable Diffusion的应用与模型生产部署

1. SDXL Turbo

1.1 背景

SDXL（Stable Diffusion Extra Large）能生成 1024x1024 的高清图像，但由于模型规模大且去噪步骤多，生成图像耗时较长。SDXL Turbo 旨在解决这一问题，在保持图像一致性的同时减少生成时间。

1.2 架构

SDXL Turbo 的训练步骤如下：
1. 从预训练数据集（Large-scale Artificial Intelligence Open Network，LAION，可访问 https://laion.ai/blog/laion-400-open-dataset/）中采样图像和对应的文本。
2. 向原始图像添加噪声（所选时间步可以是 1 到 1000 之间的随机数）。
3. 训练学生模型（对抗扩散模型），使其生成的图像能够欺骗判别器。
4. 进一步训练学生模型，使输出与教师 SDXL 模型的输出非常相似（将学生模型添加噪声后的输出作为输入传递给教师模型）。这样，我们优化了两种损失：判别器损失（学生模型生成的图像与原始图像之间）和学生模型与教师模型输出之间的均方误差损失（MSE 损失）。

graph LR
    A[采样图像和文本] --> B[添加噪声]
    B --> C[训练学生模型欺骗判别器]
    C --> D[训练学生模型匹配教师模型输出]

1.3 代码实现