据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：Hyper-SD是由字节跳动的顶尖研究团队开发的革命性图像合成框架，专为解决现有扩散模型在多步推理时的高昂计算成本而设计。它引入了一种名为轨迹分割一致性蒸馏（TSCD）的创新技术，确保在不同时间段内数据的一致性，从而有效保留原始常微分方程（ODE）轨迹的特性。
Hyper-SD还融合了人类反馈学习（ReFL），利用人类对图像的偏好进行优化，创建一个能够识别和奖励美观图像的奖励模型。这种方法通过迭代去噪和直接预测，有效微调了学生模型，使其性能在低步数推理情况下显著提升。同时，通过分数蒸馏技术，Hyper-SD极大地优化了单步推理过程，确保生成图像质量的卓越表现。
此外，该框架采用低秩适应（LoRA）技术，使得模型轻量化并快速部署。训练过程中，结合一致性损失、人类反馈损失和分数蒸馏损失的多重优化策略，使得模型在训练后能够以适应不同应用场景的方式进行推理和图像生成。经过严格的性能评估，Hyper-SD在生成质量上达到了令人瞩目的高度，无论是通过定量指标还是定性指标，都展现了其无与伦比的优势。
总之，Hyper-SD不仅提升了图像生成的速度和质量，更为生成AI领域的发展开辟了新的方向。
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