Hyper-SD是一種由字節(jié)跳動的研究團隊開發(fā)的高效圖像生成框架，旨在解決傳統(tǒng)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(shù)，Hyper-SD能夠在不同時間段內(nèi)保持數(shù)據(jù)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(jié)合了人類反饋學(xué)習(xí)和分數(shù)蒸餾技術(shù)，顯著提升了在少步驟推理下的圖像生成性能，實現(xiàn)了高質(zhì)量圖像的快速生成，推動了生成AI領(lǐng)域的進步。

Hyper-SD是什么

Hyper-SD是字節(jié)跳動研發(fā)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(shù)，Hyper-SD在多個時間段保持數(shù)據(jù)一致性，有效保留ODE軌跡。此外，該框架還整合了人類反饋學(xué)習(xí)，以優(yōu)化低步數(shù)推理下的模型表現(xiàn)，并通過分數(shù)蒸餾技術(shù)進一步提高單步推理的圖像質(zhì)量。此框架在保證圖像質(zhì)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(fā)展。

Hyper-SD的主要功能

• 高效的圖像生成：通過優(yōu)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(nèi)保持數(shù)據(jù)一致性，提升模型性能。
• 人類反饋學(xué)習(xí)：利用人類對圖像的偏好反饋來優(yōu)化生成效果。
• 分數(shù)蒸餾技術(shù)：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(zhì)量。
• 低秩適應(yīng)（LoRA）：提供輕量級插件，便于快速部署與使用。

產(chǎn)品官網(wǎng)

• 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(yīng)用場景

Hyper-SD可廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，如藝術(shù)創(chuàng)作、廣告設(shè)計、游戲開發(fā)等。其高效的圖像生成能力能夠幫助創(chuàng)作者快速實現(xiàn)視覺效果，提升工作效率。同時，借助人類反饋學(xué)習(xí)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(yōu)化模型的計算效率，Hyper-SD能夠在短時間內(nèi)生成高質(zhì)量圖像。

使用Hyper-SD需要哪些技術(shù)基礎(chǔ)？
雖然基礎(chǔ)知識會有所幫助，但Hyper-SD設(shè)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(zhì)量？
生成圖像的質(zhì)量可以通過定量指標（如CLIP分數(shù)、美學(xué)分數(shù)）及定性指標（如用戶研究）進行評估。