Les principaux enseignements à tirer de cette étude sont les suivants : le modèle SDXL Turbo atteint des performances de pointe grâce à une nouvelle technique de distillation, permettant la génération d’images en une seule étape avec une qualité inégalée, réduisant ainsi le nombre d’étapes nécessaires de 50 à seulement une. Voir notre article de recherche pour des détails techniques spécifiques concernant la nouvelle technique de distillation du modèle qui utilise une combinaison d’apprentissage par adversaires et de distillation de scores. Téléchargez les poids du modèle et le code sur le site de Hugging Face, actuellement mis à disposition sous licence de recherche non commerciale qui autorise l’utilisation personnelle et non commerciale. Testez le modèle SDXL Turbo sur la plateforme d’édition d’images Stability AI Clipdrop, avec une démonstration en bêta des capacités de génération en temps réel de texte en image.
Équilibrer la Numérisation et la Sobriété Numérique dans la Formation Professionnelle : Solutions Actuelles et Besoins Émergents
La formation professionnelle tout au long de la vie (FTLV) connaît une transformation significative dans le contexte actuel de numérisation
