LoRA training scripts of the world, unite!★ 75
Hugging Face Blog882d agoNew ToolHugging Face 於 Diffusers 推出全新的 SDXL LoRA 進階訓練腳本，旨在整合開源社群（如 Kohya）的各種訓練技巧。該腳本支援雙文字編碼器微調、Offset Noise、Min-SNR 權重及多解析度訓練，讓開發者與創作者能以更標準、高效的方式訓練出高品質的 SDXL LoRA 模型。
SDXL in 4 steps with Latent Consistency LoRAs★ 85
Hugging Face Blog936d agoReleaseHugging Face 與 LCM 團隊合作推出 LCM-LoRA，這是一種通用的低秩自適應（LoRA）蒸餾技術。它能將 SDXL 等擴散模型的推理步數縮減至 4 步，同時保持極佳的影像品質。最重要的是，它能直接套用於現有的任何 SDXL 微調模型與 LoRA，無需重新訓練，為即時圖像生成帶來突破。
Exploring simple optimizations for SDXL★ 75
Hugging Face Blog952d agoTutorial本文介紹了針對 Stable Diffusion XL (SDXL) 的多項實用推論優化技術。透過 Hugging Face 的 Diffusers 函式庫，開發者可以輕鬆啟用 PyTorch 2.0 的 `torch.compile()`、記憶體高效注意力機制（SDPA）、CPU 卸載（CPU Offloading）以及 VAE 分片與平鋪技術。這些方法能在不犧牲影像品質的前提下，顯著縮短生成時間並降低 GPU 顯示記憶體（VRAM）的需求，讓消費級顯示卡也能流暢運行。
🧨 Accelerating Stable Diffusion XL Inference with JAX on Cloud TPU v5e★ 70
Hugging Face Blog973d agoTutorialHugging Face 發表技術指南，展示如何結合 JAX 框架與 Google 最新 Cloud TPU v5e 晶片來加速 SDXL 推理。透過 JAX 的即時編譯（JIT）與 Diffusers 庫的 Flax 支援，開發者能以極高性價比進行大規模圖像生成。文中提供實作步驟與效能基準測試，為尋求 GPU 替代方案的團隊提供高效能選擇。
Deploying the AI Comic Factory using the Inference API
Hugging Face Blog974d agoTutorialHugging Face 官方發布指南，教導開發者如何部署熱門的開源專案「AI Comic Factory」。由於公共版本常因高流量需要排隊，使用者可以透過 Hugging Face Inference API 或專屬的 Inference Endpoints，配置自己的 LLM 與 SDXL 圖像生成服務，低成本打造專屬且流暢的 AI 漫畫創作平台。
Efficient Controllable Generation for SDXL with T2I-Adapters★ 70
Hugging Face Blog998d agoReleaseHugging Face 宣布與騰訊 ARC 實驗室合作，將 T2I-Adapter 引入 Stable Diffusion XL (SDXL)。相較於體積龐大的 ControlNet，T2I-Adapter 僅有約 79M 參數，能在不犧牲生成品質的前提下，大幅降低顯示記憶體（VRAM）佔用並提升推理速度。目前已支援 Canny 邊緣偵測、草圖（Sketch）、深度圖（Depth）等多種控制模式，並已整合至 diffusers 函式庫中。
Painting with words: a history of text-to-image AI
Replicate Blog1015d agoCommentary本文回顧了文字生成圖像（Text-to-Image）技術的演進歷程。從早期的 GAN 限制，到 2021 年 VQGAN+CLIP 掀起的社群藝術熱潮，再到 2022 年 DALL-E 2 與 Stable Diffusion 的爆發。隨著 Stable Diffusion 迎來一週年及 SDXL 的推出，開源社群與微調技術正以前所未有的速度重塑視覺創作。
Fine-tune SDXL with your own images
Replicate Blog1029d agoNew ToolAI 雲端託管平台 Replicate 宣布為 SDXL 1.0 推出微調（Fine-tuning）功能，支援 Dreambooth、Textual Inversion 和 LoRA 等技術。開發者與創作者現在可以透過 Replicate API，僅需一行程式碼就能上傳自己的圖片並訓練出客製化的 SDXL 模型，大幅降低了客製化圖像生成模型的技術門檻與算力維護成本。
Stable Diffusion XL on Mac with Advanced Core ML Quantization★ 72
Hugging Face Blog1041d agoReleaseHugging Face 發表了將 Stable Diffusion XL (SDXL) 部署於 Mac 的 Core ML 最佳化方案。透過先進的量化技術（如 6-bit 與 8-bit 量化），成功將龐大的 SDXL 模型體積縮減，使其能在 Apple Silicon（M1/M2 系列晶片）的 Mac 上流暢運行，顯著降低記憶體需求，並充分釋放 Apple 神經網路引擎（ANE）的硬體效能。
Run SDXL with an API
Replicate Blog1042d agoTutorialReplicate 宣布支援 Stability AI 的 SDXL 1.0 圖像生成模型。開發者無需自行維護昂貴的 GPU 基礎設施，只需透過簡單的 Python、JavaScript 或 cURL API 呼叫，即可在雲端運行 SDXL 1.0。本指南展示了如何設定提示詞、尺寸等參數，並快速將高品質的 AI 繪圖功能整合至應用程式中。