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SD和MJ到底怎么选?选哪个?一文带你了解SD与MJ区别_ai绘画mj和sd差别

ai绘画mj和sd差别

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24年是个AI井喷式爆发的一年,以ChatGPT为代表的各类AI如雨后春笋般快速生长发展。各种基于AIGC(人工智能内容生成)技术的产品不断涌向社会,而其中最普遍的,则莫过于大量的AI绘图模型,如Midjourney、Dreambooth、Novel AI和Stable Diffusion等。

虽然AI绘图领域,看似进入了百花齐放的时代,但目前业内的顶流,仍然是Stable Diffusion和Midjourney为代表的两大龙头。

今天我以目前市面上最主流的这两款AI绘图工具为例(SD和MJ)

详细介绍二者的区别

希望大家看完之后能够选择更为适合自己的AI绘画工具

01 简介

Stable Diffusion

Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型,它是一种潜在扩散模型,它由创业公司Stability AI与多个学术研究者和非营利组织合作开发。目前的SD的源代码和模型都已经开源,在Github上由AUTOMATIC1111维护了一个完整的项目,正在由全世界的开发者共同维护。

由于完整版对网络有一些众所周知的需求,国内有多位开发者维护着一些不同版本的封装包。Coder为SD的普及做出了难以磨灭的贡献。

SD最大的特征,就是由于其开源的特性,可以在电脑本地上离线运行。

(SD for Web UI 使用界面)

Midjourney

Midjourney是一款由总部位于旧金山的独立研究实验室Midjourney, Inc.创建和托管的人工智能程序和服务。Midjourney基于Discord平台提供服务,可以根据自然语言描述(称为“提示”)生成图像,也支持图生图功能。使用MJ需要登陆Discord账号,在聊天界面发送指令后就可以直接在线得到AI图像。

(Midjourney 使用界面)

02 硬件与运行要求

Stable Diffusion 主要特征:

01:硬件要求高:需要本地的独立显卡,对硬件要求较高。纯CPU也能跑,但是速度会比较慢慢。

02:部署相对麻烦:环境布置略微麻烦,需要从GitHub上用众所周知的方式下很多文件,且要求一定的python知识。目前国内技术大牛打包的整合包解决了这个麻烦,需要从网盘下载,一键安装。

03:可完全本地运行:运行全程可无需联网,数据仅存在本地,拥有硬件即可无限使用。

Midjourney 主要特征:

01:无硬件要求:使用科学上网,能够使用discord就能够使用。对本地硬件性能0要求,可以在几乎所有设备上运行。

02:部署极为简单:点开discord马上就能使用,几乎没有什么门槛。

03:必须联网运行:运行全程联网,数据存在服务器上,难以本地保存。

03 操作难度

Stable Diffusion

使用难度较高。Stable Diffusion的界面有很多内容。由于是开源软件,SD一直在更新,并且会有源源不断地便捷插件导入。如果想要熟练操作,需要花费一定时间进行深入学习。

Midjourney

使用难度较低。基本只要了解几个快捷命令,然后输入提示词就可以进行出图操作。相对SD上手速度快了很多。

**04 可控性
**

Stable Diffusion

可以自定义模型。允许训练独属于自己地模型用于创作。可训练自定义风格模型是Stable Diffusion成为顶流AI出图工具的主要原因之一,理论上你可以训练任何风格的模型用于创作,而很多网友也将训练好的模型上传至CIVITAI这样的专业门户网站供大家免费下载使用,这种优势是Midjourney目前无论如何也追赶不上的。

可控性极强。得益于controlnet类插件与其自带的局部重绘功能,SD有着极强的出图可控性并且允许对于细节进行着重修改,类似于PS里的剪辑蒙版。

Midjourney

使用难度较低。不允许用户制作并使用自己的训练模型。

可控性较弱。

在可控性方面Stable Diffusion也有着Midjourney无法比拟的优势。

得益于开源性的特点,网络上有各种各样的插件可以应用于Stable Diffusion。还有众多LORA类模型可供选择,使得无论出图风格还是形态都可以随心所欲且精准控制。

而Midjourney相对来说便较为封闭,没有任何一款插件可以应用其上,这也导致出图的可控性很弱。更依赖于“抽盲盒”式出图。

05 出图效果

Stable Diffusion

出图效果上下限相差很大。且同一批次出图数量可自行设置。

Midjourney

出图效果上下限相差很小。且同一批次只能生成4张图片。

如果单纯对比出图效果的高低,在两款工具都精通的情况下,其实难分伯仲,不过由于二者的上手难度差异较大,也导致同一款工具出图的上下限差异不同。SD的出图效果更体现在可控性上。

Stable Diffusion的操作方式相对复杂,所以出图效果会与熟练度成正反馈的关系,当深入学习一段时间后,可产出十分精致好看的图片,而刚刚入门时出图不尽如人意的概率较大。

Midjourney相对来说更容易上手与精通,这就导致用户即使刚入门也可以产出较为满意的图片,但是能够把控的范围也较小,精通后出图效果上限也相对固定。

为了更直观的感受两款AI工具的原生出图效果。我们将同一段提示词分别输入Stable Diffusion与Midjourney中。

案例-初级效果(文生图)

Prompt:“A library in the heart of the city, sunny during the day, realistic rendering, high-quality images, 8K definition”

Stable Diffusion:

Midjourney:

案例-高级效果(多种出图方式结合)

Stable Diffusion:

Midjourney:

06 费用及版权

Stable Diffusion

免费。自有版权

Midjourney

收费(大约一个月30美元)。版权取决于付费等级

Midjourney则声明,除免费版本用户不得将产出图片直接商用外,订阅版本用户均可随心所欲的商用其产出的图片,不过如果是年收入在100万美金以上的公司,则必须购买Pro专业版。对Stable Diffusion而言,用户全权拥有产出图片的版权。

07 总结

MJ的使用群体更偏向于大众化,只是出于兴趣或者好玩,又或者只是简单需要AI辅助去寻找灵感,开课收割,又或者甲方需求不是特别的细化的情况,那么MJ非常合适,他能快速的解决你的这些需求,缓解相关从业人士的焦虑,当然唯一可惜是需要付费。

SD的使用群体则更偏向于精准化,各类人群需求不同,所产出的内容天差地别,这意味着各类人群都能在SD里找到自己的使用方式和最佳体感。

站在商业化的角度来说,SD显然是比MJ更加适合用作商业服务的,因为对于美术有需求的甲方来说,能够指哪打哪,一定的他愿意付费的重要原因,而不是简单的通过概率试错来达到结果的收获。没有一个甲方会愿意为虚无的运气付费的。

简单来说,SD是在本地运行的服务,开源,但门槛较高,但是能够实现的效果上限极高。而MJ作为在线的服务,门槛低,但是可控性不够强,上下限差距不大。

SD和MJ我都高强度用了一段时间,但我还是坚持选择SD。因为SD可以训练自己想要的模型,并且完全掌控。虽然炼丹比较麻烦,其中涉及到很多参数调整和素材,非常复杂,但是这个过程走完之后得到的模型能够成为炼丹术士的美术资产。今后的世界里,只属于自己的模型或许是公司或是个人的重要资产,是竞争力,也是壁垒。

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写在最后

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