SDXSは、モデルの小型化とサンプリングステップの削減により、モデルの遅延を大幅に低減した新しい拡散モデルです。U-Netと画像デコーダアーキテクチャの簡素化に知識蒸留を用い、特徴マッチングとスコア蒸留を用いた革新的なシングルステップDMトレーニング技術を導入しています。SDXS-512とSDXS-1024モデルは、それぞれ約100 FPSと30 FPSの推論速度を単一GPUで実現し、従来のモデルと比較して30～60倍高速です。さらに、このトレーニング方法は画像条件制御においても潜在的な応用があり、効率的な画像間変換を実現できます。