SDXL Turbo

SDXL Turbo

Stability AI · 画像

SDXL Turboは、テキストプロンプトをわずか1ステップで画像に変えるStability AIのAI画像モデルだ。高い解像度を手放し、ほぼ即時の生成を手に入れている。

SDXL Turbo の画面プレビュー

SDXL Turbo について

What Is SDXL Turbo

SDXL Turboは、Stability AIが2023年11月下旬に公開したテキストto画像モデルだ。SDXL 1.0を蒸留したもので、長く待たせるのではなく、その場で画像を出すために作られている。プロンプトを渡すと1回のネットワーク計算で応答する。Stability AIの画像モデルとしてリアルタイム画像生成と呼ばれるゆえんだ。

このモデルは速度という1つの課題を解決するために存在する。一般的な拡散モデルは、画像が出るまでに数十ステップを要する。SDXL TurboはADD(対抗拡散蒸留)と呼ばれる学習手法に頼り、その工程を1〜4ステップに圧縮する。Stability AIによれば、A100 GPU上で512x512の画像を約207ミリ秒で生成する。

その代償は出力に表れる。SDXL Turboは512x512の固定解像度で動くため、手指や顔といった細部が粗く出ることがあり、キャンバスを大きくすると構図が崩れやすい。当初の公開は非商用の研究ライセンスで行われ、現在はローカルでも、これを取り込んだホスト型ツールでも動かせる。

Getting Started

  1. Hugging Faceのモデルページに移動し、ダウンロードの前にライセンスを確認する。
  2. Diffusersライブラリで重みを取得するか、セットアップを省きたければ公開スペースを開く。
  3. モデルを読み込み、ステップ数を1か2にすれば最速、細部を求めるなら4まで上げる。
  4. 英語のプロンプトを入力して生成する。画像はタイピングの速さに近いテンポで現れる。
  5. プロンプトを一語ずつ調整し、構図が思い描いた形に近づくまで詰める。

AIツール情報

SDXL Turboの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。

無料プランはい
有料プラン$0 - $0
プラットフォームWeb, API, self-hosted, Hugging Face, ComfyUI
開発元Stability AI
カテゴリ画像
リリース日Nov 2023
最終更新Dec 2023
サイト訪問数36.8K
サイト世界ランキング955K
API提供状況はい

こんな人におすすめ

このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。

ユーザー

  • プロンプトを試すのが好きな人
  • そこそこのGPUを使う趣味の人
  • 機能を試作する開発者

タスク

  • アイデアを即席でスケッチする
  • プロンプトの言い回しを試す
  • インタラクティブなデモを組む
  • バリエーションを素早く出す

シーン

  • 構図を探るデザイナー
  • 拡散モデルを学ぶ学生
  • アプリに画像機能を組み込む人

主な機能

1ステップの画像生成

SDXL Turboは、1回のネットワーク計算でプロンプトを完成した画像に変える。数十ステップを要するモデルと一線を画す、1ステップのテキストto画像の手法だ。そもそも高速な画像生成器として設計されており、見返りはライブと感じられるほど低い遅延だ。工程のどこも進行状況バーを待たない。高速画像生成を狙った作りだ。

対抗拡散蒸留

このモデルはADDと呼ばれる手法で学習する。蒸留損失と対抗損失を組み合わせたものだ。平たく言えば、より大きな教師モデルを模倣しながら、2つ目のネットワークがより鮮明な結果へと押し出す。これが少ないステップで綺麗な画像に届く理由だ。

リアルタイムの操作感

1回の計算が速いので、画像は打ち込みながら更新される。語を足せば場面が動き、消せば元に戻る。画像づくりは一発の命令ではなく、生きたループになる。

軽いハードル

蒸留されたモデルはSDXL 1.0よりずっと軽い。コンシューマー向けGPUで動き、控えめなクラウドインスタンスでも使える。試すのにデータセンター向けカードは要らず、個人の作り手にもリアルタイム生成が届く。

画像to画像の対応

テキストプロンプトだけでなく、同じパイプラインで画像to画像もこなす。参照画像を渡し、素早い応答を保ったまま作風を作り替えられる。新規生成だけでなく、作風の変更や素早い修正にも向く。

メリットとデメリット

メリット

  • 1ステップで画像を生成するので、応答がほぼ即時に感じられる。
  • コンシューマー向けGPUで動き、ハードルの敷居が低い。
  • 重みが公開されており、自分のマシンで中身を確かめて動かせる。
  • 1つのパイプラインでテキストto画像と画像to画像の両方を扱う。
  • ホスト型スペースなら、何もインストールせずに試せる。

デメリット

  • 出力は512x512に留まるので、手指や顔といった細部が粗く見えることがある。
  • 解像度を無理に上げると画像が崩れやすく、用途が限られる。
  • 当初の研究ライセンスは商用利用を禁じていたため、公開前に条件を確認したい。
  • 少ないステップは仕上がりを速度と引き換えにするので、フル機能の拡散モデルより粗く見える場合がある。

よくある質問

書いたテキストを素早く画像に変えるリアルタイムのテキストto画像モデルだ。アイデアのスケッチ、プロンプトの検証、打ち込みながら画像が現れる道具の支えに向く。

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