SDXL Turbo
Stable Diffusion XL Turbo o SDXL Turbo es un nuevo modelo de generación de imágenes capaz de generar imágenes realistas en un solo paso y en tiempo real
¿Qué es SDXL Turbo?
SDXL Turbo una versión de Stable Diffusion XL optimizada para generar imágenes de alta calidad en un solo paso de eliminación de ruido
Gracias a sus prestaciones, el texto puede transformarse en imagen en menos de una fracción de segundo, lo que permite generar imágenes en tiempo real: la imagen se muestra y modifica a medida que el usuario escribe su descripción.
Alternativas a SDXL Turbo
Desde el lanzamiento de SDXL Turbo, nuevos modelos han retomado y mejorado el principio de destilación para permitir la generación de imágenes en tiempo real.
SDXL-Lightning e Hyper-SDXL son las dos principales alternativas que han sido compartidas por ByteDance con una licencia más abierta que SDXL-Turbo.
Características y ventajas de SDXL Turbo
Rendimiento revolucionario
Con su revolucionaria tecnología ADD, SDXL Turbo establece un nuevo estándar para la generación de imágenes basadas en texto, ya que permite crear imágenes en un solo paso, lo que supone un avance significativo respecto a los procesos tradicionales
Generación en tiempo real
Ideal para aplicaciones que requieren velocidad y eficacia, SDXL Turbo destaca en la generación de imágenes de alta calidad en tiempo real, lo que la hace idónea para entornos dinámicos como los videojuegos, la realidad virtual y la creación instantánea de contenidos.
Amplia gama de aplicaciones
SDXL Turbo es versátil y adaptable a una amplia gama de aplicaciones, y su capacidad de generación en tiempo real abre nuevas posibilidades en los medios interactivos y la creación de contenidos en línea.
Calidad de imagen mejorada
A diferencia de otros modelos rápidos, SDXL Turbo produce imágenes de una claridad y precisión excepcionales y, al aprovechar los puntos fuertes de las redes generativas adversariales (GAN), garantiza imágenes nítidas y vivas, evitando problemas habituales como el desenfoque o los artefactos.
Eficacia del cálculo
En GPU de gama alta como la A100, SDXL Turbo puede generar una imagen de 512x512 en sólo 207 ms. Esta eficiencia representa una mejora monumental en términos de tiempo y consumo de energía con respecto a los modelos anteriores.
Fácil acceso
Con unos requisitos de instalación sencillos y una interfaz intuitiva en distintas plataformas, es accesible tanto para profesionales como para aficionados, sea cual sea su formación técnica.
¿Cómo funciona SDXL Turbo?
El método para entrenar y optimizar SDXL Turbo se describe en el artículo Adversarial Diffusion Distillation de Axel Sauer y sus colegas de Stability AI
Los esfuerzos anteriores por acelerar el muestreo mediante métodos de destilación solían dar como resultado imágenes borrosas a bajos niveles de muestreo.
la Red Adversarial Generativa (GAN) puede generar imágenes nítidas, pero no puede igualar la calidad de modelos de difusión como Stable Diffusion o DALL-E
El nuevo método de aprendizaje ADD (Adversal Diffusion Distillation) pretende conseguir lo mejor de ambos mundos: el modelo del alumno (SDXL Turbo) se entrena para generar el mismo resultado que el modelo del profesor (SDXL) en un solo paso
El truco con el modelo SDXL Turbo es añadir un discriminador GAN para garantizar que el modelo genera imágenes de alta calidad que no se distinguen del modelo de enseñanza.
¿Cuánto vale SDXL Turbo?
Stability AI comparó SDXL Turbo con otros modelos de generación de imágenes utilizando el mismo prompt (texto descriptivo) y pidiendo a los evaluadores humanos que eligieran la imagen que mejor se ajustara al texto y la de mejor calidad.
Estas pruebas ciegas revelaron que SDXL Turbo podía ofrecer resultados superiores, superando incluso a una configuración SDXL de 50 etapas con sólo cuatro etapas para SDXL Turbo. Con estos resultados, Stability AI puede afirmar ahora que SDXL Turbo supera a los principales modelos multietapa con unos requisitos computacionales "significativamente" menores.
Además, SDXL Turbo ofrece importantes mejoras en la velocidad de inferencia: en una GPU A100, SDXL Turbo genera una imagen de 512x512 en 207 ms (codificación rápida + un único paso de eliminación de ruido + descodificación, fp16), 67 ms de los cuales son atribuibles a una única evaluación de UNet.
¿Cómo se utiliza SDXL Turbo?
Demostración en línea
Puede probar SDXL Turbo en fal.ai, que ofrece una demostración de las capacidades de conversión de texto a imagen en tiempo real del modelo. Puede acceder a él desde su navegador y probarlo gratuitamente
También hay disponible una demo no oficial en HuggingFace, pero se sobrecarga con frecuencia y, por tanto, no siempre es representativa de la velocidad real del modelo
Instalar SDXL Turbo localmente
Como SDXL Turbo es sólo una versión optimizada de SDXL, puede instalarse y utilizarse localmente de la misma forma que cualquier otro modelo de Difusión Estable. Simplemente descargue SDXL Turbo y utilícelo en su interfaz favorita (adaptando el número de pasos, )
Guías y tutoriales de SDXL Turbo
Más información sobre SDXL Turbo
¿Dónde puedo descargar SDXL Turbo?
Puedes encontrar el modelo SDXL Turbo y su código en Hugging Face, una plataforma para compartir y colaborar en modelos de IA y aprendizaje automático
El modelo se publica actualmente con una licencia de investigación no comercial para uso personal.
¿Qué hardware se necesita para ejecutar SDXL Turbo?
utiliza aceleradores GPU/TPU, por lo que los requisitos exactos dependen del rendimiento deseado y de otros parámetros. Para hacerse una idea general de la configuración necesaria para el modelo SDXL estándar, consulte nuestro artículo sobre el.
¿Para qué sirve la generación rápida de imágenes?
La generación en tiempo real allana el camino para aplicaciones como videojuegos, películas, realidad aumentada y muchas otras que requieren tiempos de generación rápidos.
¿Se resiente la calidad por la reducción del número de etapas?
Sorprendentemente, no
Mientras que la generación en un solo paso a veces deja que desear, SDXL Turbo supera de hecho la calidad de los modelos que requieren muchos más pasos con sólo 4 pasos.
¿Qué resolución de imagen puede crear?
SDXL Turbo está diseñado para imágenes de 512×512, mejorando los modelos GAN anteriores limitados a tamaños de 256×256.
Sin embargo, algunos usuarios afirman poder generar imágenes de 1024x1024, y aún existe la posibilidad de utilizar IAs de escalado de alto rendimiento.
¿Qué cambios aporta SDXL Turbo?
Por primera vez, es posible generar texto-imagen de alta fidelidad en tiempo real en juegos, RV, animación, etc. ¡Se avecinan tiempos apasionantes!
¿Cuál es la diferencia entre SDXL Turbo y SDXL 1.0?
SDXL Turbo es una versión mejorada de SDXL 1.0.
SDXL Turbo implementa una nueva técnica de destilación denominada Adversarial Diffusion Distillation (ADD), que permite al modelo sintetizar imágenes en un solo paso y generar una salida texto-imagen en tiempo real manteniendo una alta fidelidad de muestreo
¿Cuáles son los posibles usos comerciales de SDXL Turbo?
Los juegos, las imágenes generadas por ordenador para películas/metaversos, el arte conceptual, la realidad aumentada y las herramientas creativas deberían beneficiarse enormemente.
Sin embargo, la licencia bajo la que se publica actualmente el modelo no permite su uso comercial.
¿Cuáles son las limitaciones de SDXL Turbo?
Como todos los modelos generativos, también se enfrenta a problemas de sesgo y aplicación responsable.
¿Cuáles son las implicaciones éticas de SDXL Turbo?
SDXL Turbo plantea una serie de cuestiones éticas relacionadas con el posible uso indebido o abusivo del modelo, como la producción de imágenes falsas o engañosas, la vulneración de los derechos de propiedad intelectual o la violación de la intimidad o la reputación de las personas.
Los usuarios del modelo deben ser conscientes de estos riesgos y utilizarlo de forma responsable y ética.
¿Quiénes son los investigadores de SDXL Turbo?
Los autores de SDXL Turbo son Joonho Kim, Jaehoon Lee, Seonghyeon Park, Taesung Kim, Minsu Cho, Sungjin Kim y Junseok Lee, afiliados a varias instituciones de Corea del Sur, como KAIST, ETRI y Naver.