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一、产品简介 GRAVITI Diffus是一个在线网页版的Stable Diffusion WebUI 在线服务，开箱即用，无需部署，无须强大的电脑，更无需GPU显卡！ 无需 GPU 与代码技能，开箱即用的 Stable Diffusion WebUI，注册即送 20Credits 内置几十个热门模型，Chilloutmix、Deliberate 等（社区持续贡献中） 内置 ControlNet 与 OpenPose Editor 插件（更多插件陆续开放） Discord 交流社群，一起 AIGC 官网：立即使用 打开网站后点击首页【Get Started】即可使用！ 二、常用工具对比 三、产品展示 部分模型封面过于暴露，已进行打码处理。 四、WebUI 入门小技巧 从 C 站（Civitai）获取喜欢的图片 在 WebUI 上选择 PNG Info，并且上传已经下载的图片 等待获取生成图像的 parameters（prompt 和参数），选择 Send to txt2img 在 txt2img 界面选择喜欢的模型，Generate，稍等片刻即可见证奇绩 五、产品价格

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GRAVITI Diffus-免部署，在线使用Stable Diffusion
8个月前
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Hyper-SD是什么？ Hyper-SD 是一个由字节跳动推出的新颖的扩散模型蒸馏框架，它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。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 步生成中实现 SOTA 级别的图像生成性能。 Hyper-SD的功能特性 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。 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。 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。 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。 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。 可控图像生成：Hyper-SD 能够与现有的 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 都能实现 SOTA 级别的图像生成性能。 开源：Hyper-SD 的开源性质促进了生成式 AI 社区的发展，允许研究人员和开发者进一步探索和改进模型。 统一的低步数推理模型：Hyper-SD 实现了理想的全局一致性模型，无需针对每个特定的步数训练 UNet 或 LoRA，简化了模型训练和应用的复杂性。 这些功能特色使得 Hyper-SD 成为一个强大的工具，适用于需要快速、高质量图像生成的各种应用，如内容创作、虚拟试衣、游戏开发、图像编辑等。 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

Hyper-SD是什么？ Hyper-SD 是一个由字节跳动推出的新颖的扩散模型蒸馏框架，它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。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 步生成中实现 SOTA 级别的图像生成性能。 Hyper-SD的功能特性 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。 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。 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。 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。 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。 可控图像生成：Hyper-SD 能够与现有的 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 都能实现 SOTA 级别的图像生成性能。 开源：Hyper-SD 的开源性质促进了生成式 AI 社区的发展，允许研究人员和开发者进一步探索和改进模型。 统一的低步数推理模型：Hyper-SD 实现了理想的全局一致性模型，无需针对每个特定的步数训练 UNet 或 LoRA，简化了模型训练和应用的复杂性。 这些功能特色使得 Hyper-SD 成为一个强大的工具，适用于需要快速、高质量图像生成的各种应用，如内容创作、虚拟试衣、游戏开发、图像编辑等。 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

Hyper-SD：字节跳动推出的基于SD的图像生成框架
8个月前
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没有了