标题：SDXL Turbo发布：开启大模型界的“博尔特”时代**
导读：
11月29日，Stability.ai发布了开源生成式AI平台的最新力作——SDXL Turbo。本文将深入解读SDXL Turbo的技术亮点，以及它在生成图像效率和质量上的显著突破。
SDXL Turbo的惊人之处
SDXL Turbo是基于SDXL 1.0的进化之作，采用全新的对抗扩散蒸馏技术（ADD），将图像生成步骤从50减少至1—4步，同时保持出色的图像质量。这一技术创新使得SDXL Turbo在生成大规模基础图像扩散模型时，仅需1—4个步骤就能达到高质量图像。
**技术细节**
SDXL Turbo的核心技术是对抗扩散蒸馏技术，利用分数蒸馏以及对抗网络相结合的方式，确保即使在低步骤状态下也能保持高图像保真度，避免了其他蒸馏方法中的失真或模糊问题。该技术的独特之处在于将大规模现成的图像扩散模型作为指导，从而实现了高效而精准的图像生成。
**实验数据表现**
通过与其他文生图模型如StyleGAN-T++、OpenMUSE、IF-XL、SDXL和LCM-XL的比较，SDXL Turbo在性能测试中表现出色。令人惊叹的是，SDXL Turbo仅用一个生成步骤就能击败其他模型在4步骤中生成的图像，展现了其在生成效率上的巅峰表现。
**局限性与展望**
尽管SDXL Turbo在生成效率和质量上取得了显著突破，但仍存在一些局限性。目前，该技术仅用于学术研究，商业权限稍后开放。此外，SDXL Turbo只能生成固定像素大小为512x512的图片，对于一些细节可能表现不够精细。然而，这一突破性的技术进步为中小型企业提供了以更低成本进行部署使用的可能性。
**结语**
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