SDXL-Lightning: Progressive Adversarische Diffusionsdestillation
SDXL-Lightning: Progressive Adversarial Diffusion Distillation
February 21, 2024
Autoren: Shanchuan Lin, Anran Wang, Xiao Yang
cs.AI
Zusammenfassung
Wir schlagen eine Diffusionsdestillationsmethode vor, die einen neuen Stand der Technik in der Ein-Schritt/Wenige-Schritte-Text-zu-Bild-Generierung bei 1024px auf Basis von SDXL erreicht. Unsere Methode kombiniert progressive und adversarische Destillation, um ein Gleichgewicht zwischen Qualität und Modusabdeckung zu erreichen. In diesem Artikel diskutieren wir die theoretische Analyse, das Diskriminator-Design, die Modellformulierung und die Trainingsmethoden. Wir stellen unsere destillierten SDXL-Lightning-Modelle sowohl als LoRA als auch als vollständige UNet-Gewichte als Open Source zur Verfügung.
English
We propose a diffusion distillation method that achieves new state-of-the-art
in one-step/few-step 1024px text-to-image generation based on SDXL. Our method
combines progressive and adversarial distillation to achieve a balance between
quality and mode coverage. In this paper, we discuss the theoretical analysis,
discriminator design, model formulation, and training techniques. We
open-source our distilled SDXL-Lightning models both as LoRA and full UNet
weights.