Hyper-SD-字节跳动推出的基于SD的图像生成框架

Hyper-SD，由字节跳动公司推出的一款前沿扩散模型蒸馏框架，正以其独特的图像生成技术在生成式AI领域树立新的标杆。该框架通过轨迹分段一致性蒸馏和人类反馈学习，显著提升了低步数下的图像生成性能，实现了快速且高质量的图像合成。

主要功能和产品特点

• 轨迹分段一致性蒸馏：通过将时间步长划分为多个段落，Hyper-SD能够在减少去噪步数的同时，保持图像生成的高质量。
• 人类反馈学习（RLHF）：结合人类审美偏好，Hyper-SD生成的图像更符合人类审美，显著提升了生成效果。
• 一步生成强化：利用分数蒸馏技术，增强了模型在单步生成中的性能，对快速图像生成场景尤为关键。
• 低步数推理：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。
• 风格兼容性：适应不同风格的图像生成，增加了模型的通用性和适用性。
• 可控图像生成：与ControlNet等控制网络兼容，实现低步数下的高质量可控图像生成。
• SOTA性能：在SDXL和SD1.5两种架构上，Hyper-SD均实现了SOTA级别的图像生成性能。
• 开源：Hyper-SD的开源性质推动了生成式AI社区的发展，促进了进一步的探索和改进。

需求人群

Hyper-SD适用于需要快速、高质量图像生成的广泛领域，如：

• 内容创作者寻求快速生成视觉内容。
• 虚拟试衣间需要快速渲染服装效果。
• 游戏开发者希望快速迭代游戏角色和环境设计。
• 图像编辑师需要对图像进行快速的美学改进。

变现技巧

通过Hyper-SD生成的高质量图像，可以为数字媒体、广告、出版等行业提供增值服务，创造商业价值。

使用场景示例

• 内容创作：快速制作社交媒体帖子和营销材料。
• 虚拟试衣：用户可以即时看到服装在不同模型上的穿着效果。
• 游戏开发：快速生成游戏环境和角色设计的概念图。
• 图像编辑：对现有图像进行快速的风格转换和质量提升。

费用定价

Hyper-SD作为一个开源项目，为广大研究者和开发者提供了免费使用和进一步研究的机会。

如何使用Hyper-SD？

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