1）引入轨迹分段一致蒸馏
2）引入人类反馈学习
3）集成分数蒸馏
Hyper-SD 在 1-8 低步数推理中实现了最佳性能，同时适用于SDXL和SD1.5
用在线 Demo 实测了一下，效果还真不错！
项目：https://hyper-sd.github.io
模型：https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD
工作流：https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD/blob/main/comfyui/Hyper-SDXL-Nsteps-lora-workflow.json
在线Demo：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SDXL-1Step-T2I
