全新开源AI绘图工具Stable Cascade已开放，艺术创作的未来已来！_stablecascade

大家好，我是程序员晓晓。这两天OpenAI的Sora火上了天。著名的开源AI绘画工具Stable Diffusion的母公StabilityAI却只是默默地开源出了AI绘图神器Stable Cascade！

Stable Cascade是什么？

Stable Cascade是Stability AI开发的基于Würstchen架构的新一代文生图模型，Stable Cascade采用三阶段方法，非常容易在消费类硬件上进行训练和微调。

官方声称，相对于业界熟悉的 SDXL，全新的 Stable Cascade 模型在性能及生成内容质量上均有所提升，目前 Stable Cascade 模型的相关数据已经在 GitHub 页面上公开，但仅允许非商业用途使用。

Stable Cascade模型是基于Würstchen架构构建的，与其他模型（如Stable Diffusion）的主要区别在于，它在更小的潜在空间中工作。为什么这很重要呢？潜在空间越小，推理运行得越快，训练成本也越低。潜在空间有多小呢？

Stable Diffusion使用8倍的压缩因子，将1024x1024的图像编码为128x128。而Stable Cascade实现了42倍的压缩因子，这意味着可以将1024x1024的图像编码为24x24，同时保持清晰的重建效果。然后在高度压缩的潜在空间中训练文本条件模型。与Stable Diffusion 1.5相比，此架构的早期版本实现了16倍的成本降低。

因此，这种模型非常适合需要高效率的使用场景。此外，所有已知的扩展，如微调、LoRA、ControlNet、IP-Adapter、LCM等，也都可以使用这种方法实现。其中一些（微调、ControlNet、LoRA）已经在训练和推理部分提供。

更重要的是，Stable Cascade在视觉效果和评估方面都取得了令人印象深刻的结果。根据我们的评估，Stable Cascade在几乎所有比较中都在提示对齐和美学质量方面表现最佳。上面的图片展示了使用混合的parti-prompt（链接）和美学提示进行的人类评估结果。具体来说，Stable Cascade（30个推理步骤）与Playground v2（50个推理步骤）、SDXL（50个推理步骤）、SDXL Turbo（1个推理步骤）和Würstchen v2（30个推理步骤）进行了比较。

Stable Cascade对效率的重视体现在其架构和更高压缩的潜在空间上。尽管最大的模型比Stable Diffusion XL多出14亿个参数，但如下图所示，它仍然具有更快的推理速度。

Stable Cascade为我们提供了训练和推理脚本，以及多种不同的模型供您使用。

文本转图像

Cinematic photo of an anthropomorphic penguin sitting in a cafe reading a book and having a coffee.

图像变化

该模型还可以理解图像嵌入，这使得生成给定图像的变体成为可能（左）。这里没有提示。

图像到图像

这就像往常一样，通过将图像噪声增加到特定点，然后让模型从该起点生成。此处，左侧图像的噪声已达到 80%

标题为：A person riding a rodent.

修复/修复

人脸识别

注意：Face Identity ControlNet 将在稍后发布。

精明的

超分辨率

好了，StableCascade斜杠君就简单为您介绍到这里。具体详情请参考以下地址：

源码地址：

https://github.com/Stability-AI/StableCascade

官网介绍：https://stability.ai/news/introducing-stable-cascade

写在最后

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