在线教程丨1 步生成 SOTA 级别图像,Hyper-SD 一键启动教程上线!

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!

教程地址:

https://go.hyper.ai/bQ3fh

Demo 运行

  1. 登录 hyper.ai,在「教程」页面,选择「Hyper-SD 实时绘画生图」,点击「在线运行此教程」。

  2. 页面跳转后,点击右上角「克隆」,将该教程克隆至自己的容器中。

  3. 点击右下角「下一步:选择算力」。

  4. 页面跳转后,选择「NVIDIA RTX 4090」以及 「PyTorch」镜像,点击「下一步:审核」。新用户使用下方邀请链接注册,可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费时长!

HyperAI超神经专属邀请链接(直接复制到浏览器打开):

https://openbayes.com/console/signup?r=6bJ0ljLFsFh_Vvej

  1. 确认无误后,点击「继续执行」,等待分配资源,首次克隆需等待 1 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后,点击「API 地址」边上的跳转箭头,即可跳转至 Demo 页面。请注意,用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。


效果预览

  1. 打开 Demo 后,在绘图区简单画出形状后,输入 Prompt(例如 Lighthouse on the sea),点击「run」,即可产出图像。

  2. 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。

相关推荐
普蓝机器人1 天前
AutoTrack-IR-DR200仿真导航实验详解:为高校打造的机器人学习实践平台
人工智能·学习·机器人·移动机器人·三维仿真导航
百思可瑞教育1 天前
使用UniApp实现一个AI对话页面
javascript·vue.js·人工智能·uni-app·xcode·北京百思可瑞教育·百思可瑞教育
nightunderblackcat1 天前
新手向:如何高效使用AI技术
人工智能
深圳行云创新1 天前
AI + 制造:NebulaAI 场景实践来了!
人工智能·制造
禁默1 天前
第六届大数据、人工智能与物联网工程国际会议(ICBAIE 2025)
大数据·人工智能·物联网
天天爱吃肉82181 天前
【比亚迪璇玑架构深度解析:重新定义智能电动汽车的“整车智能”】
数据库·人工智能·嵌入式硬件·架构·汽车
semantist@语校1 天前
第十九篇|东京世界日本语学校的结构数据建模:制度函数、能力矩阵与升学图谱
数据库·人工智能·线性代数·矩阵·prompt·github·数据集
guygg881 天前
HOG + SVM 行人检测
人工智能·机器学习·支持向量机
和鲸社区1 天前
四大经典案例,入门AI算法应用,含分类、回归与特征工程|2025人工智能实训季初阶赛
人工智能·python·深度学习·算法·机器学习·分类·回归
IT古董1 天前
【第五章:计算机视觉】1.计算机视觉基础-(3)卷积神经网络核心层与架构分析:卷积层、池化层、归一化层、激活层
人工智能·计算机视觉·cnn