随着人工智能技术的不断发展,生成模型在各个领域中扮演着重要的角色。其中,SDXL-Turbo是一款快速的生成文本到图像模型,它能够在一次网络评估中从文本提示中合成逼真的图像。本教程将向您介绍如何使用SDXL-Turbo模型来生成惊人的图像,以及如何将其应用到不同的任务中。
SDXL-Turbo模型概述
SDXL-Turbo是SDXL 1.0的一个经过精简的版本,专门针对实时合成进行训练。它基于一种新颖的训练方法称为Adversarial Diffusion Distillation (ADD),该方法允许在1到4步内以高图像质量对大规模基础图像扩散模型进行采样。这种方法使用得分蒸馏来利用大规模的现成图像扩散模型作为教师信号,并结合对抗性损失,以确保即使在一两个采样步骤的低步骤情况下也能保持高图像保真度。
使用SDXL-Turbo模型
直接使用
SDXL-Turbo模型主要用于研究目的,以下是一些可能的研究领域和任务:
- 生成模型的研究。
- 生成模型的实时应用研究。
- 实时生成模型的影响研究。
- 部署具有生成有害内容潜力的模型的安全性。
- 探索和理解生成模型的局限性和偏见。
- 艺术品的生成和设计以及其他艺术过程中的应用。
- 教育或创意工具中的应用。
使用限制
SDXL-Turbo模型不支持以下用途:
- 生成具有伤害性内容的图像或文本。
- 生成事实或真实事件的真实表示。
模型评估
SDXL-Turbo模型经过用户偏好评估,用户更喜欢在一步中评估的SDXL-Turbo,因为它在图像质量和文本提示方面优于在四步(或更少)中评估的LCM-XL。此外,使用四步对SDXL-Turbo进行评估可以进一步提高性能。有关用户研究的详细信息,请参阅研究论文。
使用SDXL-Turbo生成图像
接下来,让我们深入了解如何使用SDXL-Turbo模型来生成图像,具体步骤如下:
文本到图像
使用SDXL-Turbo生成文本到图像的步骤如下:
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安装必要的Python库:
pip install diffusers transformers accelerate --upgrade
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导入库并初始化模型:
from diffusers import AutoPipelineForText2Image import torch pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16") pipe.to("cuda")
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提供文本提示并生成图像:
prompt = "一只穿着精致的意大利神父袍的小浣熊的电影镜头。" image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=1, guidance_scale=0.0).images[0]
图像到图像
如果您想要使用SDXL-Turbo生成图像到图像的结果,下面是相应的步骤:
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安装必要的Python库:
pip install diffusers transformers accelerate --upgrade
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导入库并初始化模型:
from diffusers import AutoPipelineForImage2Image from diffusers.utils import load_image import torch pipe = AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16") pipe.to("cuda")
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提供初始图像和文本提示并生成图像:
init_image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat.png").resize((512, 512)) prompt = "猫巫师,甘道夫,魔戒,详细,幻想,可爱,迷人,皮克斯,迪士尼,8k" image = pipe(prompt, image=init_image, num_inference_steps=2, strength=0.5, guidance_scale=0.0).images[0]
结语
SDXL-Turbo是一款令人印象深刻的生成模型,可以用于多种研究和创意任务。本教程介绍了如何使用SDXL-Turbo生成逼真的图像,无论是从文本到图像还是从图像到图像。请记住,这个模型应该在合法和道德的框架内使用,避免生成有害内容。希望这个教程对您有所帮助,激发您的创造力!