Segmind 稳定扩散模型 (SSD-1B) 是稳定扩散 XL (SDXL) 缩小 50% 的精简版本,可为模型的运行提供 60% 的提速,同时保持高质量的文本到图像生成功能。它已经过各种数据集的训练,包括 Grit 和 Midjourney scrap 数据,以增强其根据文本提示创建各种视觉内容的能力。
该模型采用知识蒸馏策略,连续利用多个专家模型(包括SDXL、ZavyChromaXL和 JuggernautXL)的教学,结合它们的优势并产生令人印象深刻的视觉输出。
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
pip install transformers accelerate safetensors
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline import torch pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained("segmind/SSD-1B", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, variant="fp16") pipe.to("cuda") # if using torch < 2.0 # pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention() prompt = "An astronaut riding a green horse" # Your prompt here neg_prompt = "ugly, blurry, poor quality" # Negative prompt here image = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=neg_prompt).images[0]
SSD-1B 模型是 1.3B 参数模型,从基本 SDXL 模型中删除了多个层
经过测试,观察到 SSD-1B 比 Base SDXL 快 60%,以下是使用 A100 80GB 显卡的比较
以下是 RTX 4090 GPU 的加速指标
Segmind 稳定扩散模型适用于各个领域的研究和实际应用,包括:
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