Hugging Face Diffusers가 Stable Diffusion 3.5 Large 모델을 지원하면서 QK normalization과 dual attention layers 추가로 이미지 생성 품질 향상
Diffusers welcomes Stable Diffusion 3.5 Large
Hugging Face Diffusers가 Stable Diffusion 3 Medium을 통합하며 MMDiT 아키텍처와 Rectified Flow Matching으로 텍스트-이미지 생성 파이프라인 제공
Diffusers welcomes Stable Diffusion 3
Microsoft가 ONNX Runtime과 Olive를 활용해 SD Turbo와 SDXL Turbo 추론 성능을 SDXL Turbo 기준 229%, SD Turbo 기준 120% 향상
Accelerating SD Turbo and SDXL Turbo Inference with ONNX Runtime and Olive
Hugging Face가 Latent Consistency LoRA를 도입해 SDXL 이미지 생성 단계를 4단계로 축소하고 추론 시간을 M1 Mac에서 60초에서 6초로, 4090에서 7초에서 1초 미만으로 단축
SDXL in 4 steps with Latent Consistency LoRAs
Hugging Face와 Google Cloud가 JAX + Cloud TPU v5e 조합으로 Stable Diffusion XL 추론을 2.4배 비용 효율로 개선하고 4초 내 1024×1024 이미지 4장 생성
🧨 Accelerating Stable Diffusion XL Inference with JAX on Cloud TPU v5e
Hugging Face TRL 라이브러리가 DDPO(Denoising Diffusion Policy Optimization)를 구현해 Stable Diffusion 모델의 이미지 생성 품질을 인간의 미적 선호도에 맞춰 파인튜닝 가능하게 함
Finetune Stable Diffusion Models with DDPO via TRL
Segmind가 Knowledge Distillation 기법으로 Stable Diffusion 모델을 35~55% 경량화하면서 추론 속도를 최대 100% 향상
Open-sourcing Knowledge Distillation Code and Weights of SD-Small and SD-Tiny
Open Source AI Game Jam이 88개 게임 제출과 1,300명 이상 참가로 개최 성공
Results of the Open Source AI Game Jam
Hugging Face와 Intel이 Sapphire Rapids CPU의 AMX 하드웨어 가속기를 활용해 GPU 없이 Stable Diffusion 모델을 분산 fine-tuning하는 방법 구현
Fine-tuning Stable Diffusion models on Intel CPUs
Apple이 Core ML에 6-bit palettization 양자화 기법을 도입해 Stable Diffusion의 메모리 사용량을 대폭 감소시키고 추론 속도를 향상
Faster Stable Diffusion with Core ML on iPhone, iPad, and Mac
Intel과 Hugging Face가 NNCF 기반 Quantization-Aware Training과 Token Merging을 결합해 Stable Diffusion의 CPU 추론 속도를 5.1배 단축하고 모델 크기를 4배 감축
Optimizing Stable Diffusion for Intel CPUs with NNCF and 🤗 Optimum
Hugging Face 연구팀이 InstructPix2Pix의 학습 방식에 FLAN V2의 instruction-tuning 개념을 결합하여 Stable Diffusion이 카르툰화·이미지 디레이닝 같은 특정 이미지 변환 작업을 명령어 기반으로 수행하도록 fine-tuning
Instruction-tuning Stable Diffusion with InstructPix2Pix
Intel이 Sapphire Rapids CPU에서 OpenVINO, IPEX, AMX 가속기를 조합해 Stable Diffusion 추론 레이턴시를 32.3초에서 5.05초로 84% 단축
Accelerating Stable Diffusion Inference on Intel CPUs
Hugging Face가 diffusers 라이브러리로 ControlNet 학습 파이프라인을 제공해 3단계(조건 계획 → 데이터셋 구축 → 모델 학습)만으로 Stable Diffusion 커스텀 모델 개발 가능
Train your ControlNet with diffusers
Hugging Face Diffusers 라이브러리가 StableDiffusionControlNetPipeline을 통합하여 ControlNet 기반 이미지 생성을 Google Colab에서 5초에 처리 (기존 구현 17초 대비 70% 단축)
ControlNet in 🧨 Diffusers
Hugging Face가 Swift Diffusers 1.1 버전으로 Core ML 모델 도입 및 Neural Engine 자동 선택으로 Text-to-Image 생성 속도 최대 2배 향상
Swift 🧨Diffusers - Fast Stable Diffusion for Mac
Hugging Face가 LoRA 기법을 Stable Diffusion에 적용해 GPU 메모리 11GB로 전체 모델 파인튜닝 가능하게 했으며, 학습 가중치를 1000배 축소(3MB)한 배포 방식 도입
Using LoRA for Efficient Stable Diffusion Fine-Tuning
게임 개발자가 Stable Diffusion의 Image2Image 기능과 수동 편집을 반복적으로 결합해 2D 게임 자산을 10분 이내에 생성
2D Asset Generation: AI for Game Development #4
AI 이미지 생성 도구(Stable Diffusion)와 Unity를 조합하여 게임 개념 아트 생성부터 씬 구현까지 1일 안에 완료
AI for Game Development: Creating a Farming Game in 5 Days. Part 1
Hugging Face가 Dreambooth 파인튜닝 실험을 통해 학습률·스텝·텍스트 인코더 설정 조합으로 Stable Diffusion의 오버피팅 문제 해결
Training Stable Diffusion with Dreambooth using Diffusers