Stable Cascade released Within 24 Hours! A New Better And Faster Diffusion Model!

Future Thinker @Benji

14 Feb 202416:23

Summary

TLDR本视频介绍了Stability AI最新发布的AI扩散模型——Stable Cascade。这个模型基于Verschen架构，能够以更快的速度和更小的像素训练扩散模型，生成高标准尺寸图像。Stable Cascade采用了三阶段图像生成过程，优化了图像处理速度和质量，同时支持Lora控制网和IP适配器。视频还提供了该模型与现有模型的性能比较，展示了其在提示对齐和审美质量方面的优势。最后，作者通过Hugging Face的演示页面测试了Stable Cascade，展示了其在生成复杂场景和细节方面的能力，预示着这一新模型对AI图像生成领域的重大贡献。

Takeaways

🚀 稳定级联(Stable Cascade)是Stability AI最新发布的AI扩散模型，基于Verschen架构。
🌟 该模型能够以更小的像素(24x24)进行训练，训练数据比传统的稳定扩散模型(128x128)小42倍，加速了图像生成速度。
🔍 稳定级联支持更自然的语言输入方式，与传统的稳定扩散模型(1.5版本)相比，它能更好地处理复杂的文本提示。
🎨 它通过三个阶段的图像生成过程——潜在生成器、潜在解码器和细化调整——来产生高质量的图像输出。
🏆 在效能评估中，稳定级联在提示对齐和美学质量方面表现优异，超过了市场上的其他几个扩散模型。
🛠️ 该模型还引入了新的控制机制，如控制网和IP适配器，以及对Lora控制网络的支持，增强了生成图像的自定义能力。
📊 稳定级联在生成图像时，提供了先前引导规模、解码器引导规模和推理步骤等新参数，为用户提供了更多的调节选项。
🌐 虽然目前该模型尚未与自动化工具如Automatic 1111或Comy UI集成，但其GitHub页面和Hugging Face演示页面已经开放，供公众测试。
💡 在演示测试中，稳定级联展现了处理多元素文本提示和生成具有动态元素和详细背景的图像的能力。
🔗 该模型目前仅供研究目的使用，尚未开放商业用途的授权。

Q & A

什么是Stable Cascade？
-Stable Cascade是Stability AI最新发布的一种基于Ver Chen架构的AI扩散模型，用于更快速、高效地生成图像。
Stable Cascade与传统的稳定扩散模型有什么不同？
-Stable Cascade使用更小的像素尺寸（24x24像素）进行编码训练，相比传统的128x128像素，训练数据量小42倍，使得图像生成更快。
Stable Cascade支持哪些新功能？
-它支持Laura控制网IP适配器和LCM，以及更自然语言的输入提示，提供了面部识别、图像增强和对象训练等高级控制功能。
Stable Cascade的图像生成过程分为哪几个阶段？
-图像生成过程分为三个阶段：首先是潜在生成器根据文本提示生成图像的初步想法，然后通过潜在解码器将这些像素组装成对象，最后在第三阶段进行精细调整以获得完整图像。
Stable Cascade的性能表现如何？
-在提示对齐和美学质量方面，Stable Cascade超越了市场上的其他一些模型，如SDXL和Playground版本2，尽管在美学质量上略逊于Playground版本2。
如何访问和测试Stable Cascade？
-Stable Cascade提供了一个演示页面，用户可以在Hugging Face平台上测试这个模型，目前尚未在Auto 11或Comy UI等系统中正式支持。
Stable Cascade在生成图像时使用的文本提示与以往有何不同？
-与传统的稳定扩散1.5模型相比，Stable Cascade鼓励使用更接近自然语言的文本提示，而不是简单的关键词和逗号分隔的提示。
Stable Cascade能否用于商业用途？
-目前，Stable Cascade仅供研究目的使用，尚未提供用于商业目的的授权。
在Stable Cascade的图像生成中有哪些新的调整选项？
-除了传统的宽度、高度和图像数量设置外，Stable Cascade引入了先验引导尺度、解码器引导尺度和推理步骤等新的调整选项。
Stable Cascade模型如何处理复杂的图像生成请求？
-通过其三阶段生成过程和高级控制功能，Stable Cascade能够处理包含多个元素的复杂文本提示，并在图像中准确地反映这些元素。