Sdxl Flash

🚀 SDXL Flash

このモデルは、Project Fluentlyと共同で開発されました。 SDXL Flashは新しい高速モデルです。他の高速XLモデルは高速ですが品質が低下する傾向がありますが、当モデルはLCM、Turbo、Lightning、Hyperほど高速ではありませんが、品質が高いことが特徴です。以下では、ステップとCFGに関する調査結果を紹介します。

🚀 クイックスタート

SDXL Flashは、高速で高品質な画像生成が可能なモデルです。以下の手順に従って、すぐに使用を開始できます。

✨ 主な機能

• 高速な画像生成が可能で、他の高速モデルと比べて高い品質を維持します。
• 特定のステップ数とCFGスケールの設定により、最適な結果を得ることができます。

📦 インストール

必要なライブラリをインストールするには、以下のコマンドを実行します。

pip install torch diffusers

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, DPMSolverSinglestepScheduler

# モデルをロードします。
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained("sd-community/sdxl-flash", torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

# サンプラーが「trailing」タイムステップを使用することを確認します。
pipe.scheduler = DPMSolverSinglestepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, timestep_spacing="trailing")

# 画像生成を行います。
pipe("a happy dog, sunny day, realism", num_inference_steps=7, guidance_scale=3).images[0].save("output.png")

ステップとCFG（ガイダンス）

最適な設定

• ステップ数: 6 - 9
• CFGスケール: 2.5 - 3.5
• サンプラー: DPM++ SDE

📚 ドキュメント

📄 ライセンス

このモデルは、creativeml-openrail-mライセンスの下で提供されています。