Hyper-SD

Hyper-SD 是字节跳动推出的一种先进图像生成框架，结合了轨迹分段一致性蒸馏（TSCD）和人类反馈学习（RLHF），显著提升了扩散模型在少步骤推理下的图像生成性能。该模型结合了轨迹保持和重构策略，实现了快速且高质量的图像生成，同时支持多种风格和可控生成，为生成式AI领域带来新SOTA性能。

与现有的扩散模型加速算法相比，该方法取得了卓越的加速效果。经过大量实验和用户评测的验证，Hyper-SD 在SDXL和 SD1.5 两种架构上都能在 1到8 步的推理过程中生成高质量的图像，极大地提高了生成速度和效率。

Hyper-SD:字节跳动推出的先进图像生成框架

项目地址：

• 项目主页：https://hyper-sd.github.io/
• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.13686
• Huggingface 地址：https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD
• 单步生成 Demo 地址：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SDXL-1Step-T2I
• 实时画板 Demo 地址：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SD15-Scribble

Hyper-SD的主要功能特点

1. 轨迹分段一致性蒸馏：通过将扩散模型的时间步长划分为多个段落，并在每个段落内保持一致性，Hyper-SD 能够在减少去噪步数的同时，保持图像生成的高质量。
2. 人类反馈学习（RLHF）：结合人类审美偏好和现有视觉感知模型的反馈，Hyper-SD 能够生成更符合人类审美的图像，提升生成效果。
3. 一步生成强化：使用分数蒸馏技术，Hyper-SD 增强了模型在单步生成中的性能，这对于需要快速生成图像的场景非常有用。
4. 低步数推理：Hyper-SD 实现了在极少的步数内进行高效图像生成，显著减少了计算资源的消耗，同时保持了图像质量。
5. 风格兼容性：训练得到的加速模型能够适应不同风格的图像生成，增加了模型的通用性和适用性。

适用场景

1. 加速图像生成：Hyper-SD 可以显著缩短图像生成时间，提高生成效率，非常适合需要快速生成大量图像的场景。
2. 提升图像质量：在单步推理中，Hyper-SD 能够生成高质量的图像，甚至超越原模型的效果，适用于对图像质量要求较高的应用。
3. 资源受限环境：Hyper-SD 的低步数推理能力，使其在移动设备、嵌入式系统等计算资源有限的环境中也能高效运行。
4. 艺术创作：为艺术家和设计师提供快速高效的图像生成工具，帮助他们更快地实现创意。
5. 广告设计：帮助广告公司快速生成高质量的视觉内容，提升广告制作效率。
6. 游戏开发：为游戏开发者提供高效的图像生成解决方案，缩短开发周期。