# SDXL-Turbo : 더 빠르고, 더 선명한 오픈소스 로컬 인공지능 이미지 생성기

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20231129/210102_HY0FoNaCyBVJppghPE?q=75&s=1280x180&t=outside&f=webp)

Stability AI이 또 엄청난 것을 내놓았습니다. Stable Diffusion으로 이미지 생성 분야의 오픈소스 생태계를 가속화하더니 올해 중순에 공개한 SDXL의 속도까지 겸비한 SDXL-Turbo를 공개 했습니다. 기존 SDXL에서 이미지 생성된 시간을 일반적으로 30% 이상 줄였습니다. (컴퓨터 사양에 따라 다름)

[stabilityai/sdxl-turbo · Hugging Face](https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo)

![SDXL Turbo](https://youtu.be/adDyTzBdUcg)

[Clipdrop - SDXL Turbo](http://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo)

위의 Clipdrop에서 바로 테스트 해보시거나 Hugging Face에서 모델을 받아 로컬 환경에서 돌려보실 수 있습니다. 늘 그렇든 오픈소스로 공개되었으며 무료 입니다. ADD(Adversarial Diffusion Distillation) 기술이 논문 외에 실제 모델과 제품으로서 공개된 첫 사례 입니다.

adversarial_diffusion_distillation.pdf

속도와 퀄리티 둘 다 잡은 것도 신기한데, 기존 Diffuison 방식들이 step-by-step으로 노이즈를 처리할 때 100 steps에서 최근에 나온 SDXL도 50 steps이였는데 이것을 1 step으로 줄인 것 또한 무척 인상 깊습니다. '이게 되네?' 도대체 이 친구들은 어떻게 이런 방식으로 접근한 건지 신기합니다. 이미지 생성 쪽에선 확실히 비용 절감 및 새로운 시도가 많이 나올 것 같습니다. 덤으로 이미지를 영상형식으로 바꾸는 기술도 공개했으니 한동한 Tictok이나 Youtube, Meta에 이들이 생성한 게시물들이 퍼지지 않을까 합니다.

[Stable Video Diffusion: Scaling Latent Video Diffusion Models to Large Datasets — Stability AI](https://stability.ai/research/stable-video-diffusion-scaling-latent-video-diffusion-models-to-large-datasets)

[Stable Audio: Fast Timing-Conditioned Latent Audio Diffusion — Stability AI](https://stability.ai/research/stable-audio-efficient-timing-latent-diffusion)

For the site tree, see the [root Markdown](https://slashpage.com/haebom.md).