近日，小米發布了一項名為SDXS的項目，該項目旨在大幅增強SD圖像生成速度。據悉，SDXS可以在單個GPU上實現SD1.5每秒100張圖的生成速度，而SDXL則能達到每秒30張圖的生成速度。這一項目估計是為了在小米的本地設備上運行SD模型而研究的。

　　擴散模型在圖像生成任務上取得了優異的性能，但由于模型龐大且需要多步采樣，推理速度很慢，難以部署在低功耗設備上。為了解決這些問題，可以采用剪枝、知識蒸餾、量化等常見的模型壓縮方法。本文的優化思路主要有兩個方面:一是模型微型化，二是減少采樣步數至1步。

　　在項目介紹中，小米采用了知識蒸餾技術來簡化U-Net架構和圖像解碼器。同時，他們還引入了一種創新的單步訓練技術，這種技術通過特征匹配和成績蒸餾來訓練擴散模型。基于這些優化措施，小米開發了兩款模型，SDXS-512和SDXS-1024。這兩款模型在單個GPU上分別能達到大約每秒100幀(比SD v1.5快30倍)和每秒30幀(比SDXL快60倍)的處理速度。

　　此外，小米表示，這種訓練方法在圖像條件控制方面展現出巨大的潛力，有效地實現了圖像到圖像的快速轉換。這一突破性的進展將有助于推動圖像生成技術的發展，同時也為小米在人工智能領域的研究和應用提供了有力支持。