SDXL是一款出色且开放的扩散模型，其搭载了全套LLM嵌入器（Hugging Face Hub），能够展现出强大的文本理解能力。这款模型的训练过程是从零开始的，开发者们通过将LLM嵌入到模型中，来增强其对文本内容的理解和解析能...

Sakana AI近日发布了EvoSDXL-JP，这是一款为日语指令优化的高速图像生成模型，采用了一种革新的模型融合方法。与现有模型相比，EvoSDXL-JP的推断速度提高了十倍，并且性能卓越。这款模型非常适合在日本的教育领域使...

Stable Cascade模型是一种新的仅用于研究的文本到图像模型，其在美学、提示忠实度和文本质量方面优于SDXL。它是使用Würstchen架构进行训练的，并具有多步架构，使调整变得容易。该模型的稳定性能够有效地提高图像生...

谷歌最近基于SDXL技术推出了一项令人惊叹的工作，该工作通过多代人的注意力共享来维护一致的样式。这种方法至关重要的是不需要进行任何微调。

稳定AI发布了一款新模型SDXL Turbo，可以在207ms内生成高分辨率图像。该模型不使用LCM，而是采用一种称为对抗扩散蒸馏的新颖蒸馏技术。该模型的权重和代码已被用于研究中。

原始稳定扩散模型的创新之一是在扩散过程中使用较小的潜在空间。这意味着扩散不是发生在像素上，而是在某种压缩的图像表示上。本文深入探讨了一些解释SDXL潜在空间的方法。

研究人员发现，当前领先的开源文本图像模型SDXL在推理时间上有了显著的加速，其速度提升了60%，同时体积缩小了50%。研究人员声称，在使用中，图像质量只有轻微的降低。

SDXL是一种最先进的图像生成模型，虽然强大，但运行速度较慢。然而，Google与HuggingFace最近在Google的研究语言Jax中展示了它在新型TPU芯片上的运行速度。通过这种新的硬件加速，SDXL的性能得到了极大的提升，可以...

Meta公司新推出的Emu图像生成模型已在用户偏好调查中超越SDXL。Emu模型是在11亿图像对上进行预训练的，只在几千张精心策划的图像上进行了微调。此模型将作为Meta新AI助手计划的主要支柱。Emu的高效性能，证明了大规...

LoRA，全称低阶适配器，可以帮助改变模型性能。这意味着，你不需要对模型中的每个参数进行微调，只需训练一个可以轻松插入的子集。在这种情况下，社区中训练了许多可以改变SDXL行为的LoRA。这个空间可以帮助你探索其...