近年来，扩散模型在文生图任务中得到了广泛的应用，但其在实现高质量图像生成的过程中，通常需要多步推理进行去噪，这显然大大增加了计算资源成本。
针对于此，研究人员引入蒸馏算法，推出了扩撒感知蒸馏算法来加速扩散模型的推理过程。目前常用的方法大致可分为轨迹保持蒸馏与轨迹重构蒸馏，但均存在严重的性能下降与领域偏移。
为此，字节跳动提出了名为 Hyper-SD 的创新框架，扬长避短，结合上述两种方法的优势，在压缩去噪步数的同时保持接近无损的性能，通过轨迹分段一致性蒸馏 (Trajectory Segmented Consistency Distillation, TSCD) 技术，实现了快速且高质量的图像生成。
广泛的实验和用户研究表明，Hyper-SD 在 SDXL 和 SD1.5 两种架构上，都能在 1 到 8 步生成中实现 SOTA 级别的图像生成性能。
「Hyper-SD 实时绘画生图」已上线至 HyperAI超神经教程版块，无需输入任何命令，一键克隆即可启动！
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效果预览
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继续添加不同的笔画，可以看到它根据新的笔画实时更换不同的图片。
