Hyper-SD

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Hyper-SD是一种用于高效图像合成的轨迹分段一致性模型，支持1到8步的推理，具有人类反馈学习和分数蒸馏功能。

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Hyper-SD简介

什么是”Hyper-SD”？

Hyper-SD是一种用于高效图像合成的轨迹分段一致性模型，旨在解决Diffusion Models（DMs）多步推理过程中的计算负担问题。

“Hyper-SD”有哪些功能？

1. 提供Trajectory Segmented Consistency Distillation，有助于保持原始ODE轨迹。
2. 整合人类反馈学习，提升低步数情况下模型的性能。
3. 结合分数蒸馏，进一步改善模型的低步生成能力。
4. 支持统一LoRA，适用于所有步骤的推理过程。

产品特点：

1. Hyper-SD在1到8步的推理中均取得了最先进的性能。
2. 与其他LoRA加速方法相比，Hyper-SD在SD1.5和SDXL架构上表现出显著的优势。
3. LoRA与不同步骤的基础模型兼容，并能一致生成高质量图像。
4. 支持ControlNet，可根据涂鸦或Canny图像进行条件生成。

应用场景：

1. 图像合成
2. 计算机视觉
3. 人工智能

“Hyper-SD”如何使用？

用户可以根据具体需求，选择不同的步骤和基础模型，使用Hyper-SD进行图像合成。

常见问题：

暂无。

Hyper-SD官网入口网址

https://hyper-sd.github.io

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