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Stable Diffusion XL 1.0进化，体验不输Midjourney
发布时间：2024-08-07 16:40:27 浏览量：121次
机器之心报道
编辑：蛋酱、梓文
Stable Diffusion XL 1.0闪亮登场，给你不一样的色彩体验。
在大模型开启的AIGC时代，由明星AI初创公司Stability AI打造的文本到图像生成模型Stable Diffusion可谓风靡全球。
虽然从文本到图像的生成模型并不少，但Stable Diffusion是最受欢迎的开源模型。各路开发者也基于Stable Diffusion模型进行二创，推出各种花式繁多的AIGC应用。
刚刚，Stability AI正式推出了Stable Diffusion XL（SDXL）1.0。文本到图像生成模型，又完成了进化过程中的一次重要迭代。
这是Stability AI最新的旗舰图像模型，也是当前图像生成领域最好的开源模型。
在SDXL 1.0版本发布之前，Stability AI在六月份推出的SDXL 0.9仅作研究用途。但从今天起，SDXL 1.0将通过Stability AI的API开源开放给开发者，普通人也可以通过消费级应用Clipdrop和DreamStudio访问。
如何马上体验到SDXL 1.0？目前有几种渠道：
Clipdrop：点击咨询
DreamStudio：点击咨询
Stability AI Platform：点击咨询
Github：点击咨询
此外，鉴于与亚马逊的密切合作关系，SDXL 1.0已经登陆亚马逊云科技的基础模型托管服务Amazon Bedrock，而且还会登陆Amazon SageMaker JumpStart。
SDXL 1.0，什么进化了？
1. 生成概念与风格更具挑战的作品
SDXL 1.0几乎能够生成任何艺术风格的高质量图像，并且是实现逼真效果的最佳开源模型。用户可以在没有任何特定的「灵感」的情况下进行提示，确保风格的绝对自由，生成各具特色的图像。SDXL 1.0在色彩的鲜艳度和准确度方面做了很好的调整，对比度、光线和阴影都比上一代更好，并全部采用原生1024x1024分辨率。
除此之外，SDXL 1.0可以生成图像模型难以渲染的概念，例如手、文本以及空间的排列。
图源：Stability AI官网
图源：Stability AI官网
2. 语言更简洁、更智能
SDXL 1.0只需几句话就能创建复杂、细致、美观的图像。用户不再需要用华丽的辞藻进行修饰就能够获得想要的高质量图像。
它甚至能够区分「The Red Square」（红场，一个著名景点）和「red square」（红色正方形）。
3. 微调和高级控制
有了SDXL 1.0，根据自定义数据对模型进行微调比以往任何时候都要容易。可生成自定义LoRA或检查点，减少数据处理的需要。Stability AI正在利用专门用于SDXL的T2I / ControlNet构建下一代任务特定结构、样式和组成控制。这些功能目前处于测试预览阶段，可以随时关注微调的更新。SDXL 1.0上的图像控制也即将推出。
自4月13日发布SDXL beta版本以来，ClipDrop用户已经使用该模型生成超过3500万张图片，而Stability AI的Discord社区平均每天生成2万张图片。
看看用户使用SDXL 1.0的效果吧。
从网友的图片生成效果来看，SDXL 1.0在光线上把握更加精准，光线效果、色彩对比更加真实。
可以看到，在色彩的运用上，SDXL 1.0更加大胆，饱和度较高的情况下光线与阴影的细节依然在线。
在这张图片中可以看到，景深较为合适，主体突出，色彩之间的过渡，甚至真实度都十分优秀。
网友制作了SDXL 0.9与SDXL 1.0的对比图，左边为SDXL 0.9生成图像，右边为SDXL 1.0生成图像。可以明显看出二者对于色彩运用的差距。SDXL 1.0的色彩更加丰富且真实，光效表现也更加出色。
也有网友在SDXL 1.0中使用Midjourney中的旧prompt，评论中纷纷感叹，它的效果不比Midjourney差，甚至有些出乎意料的优秀。
SDXL 1.0细节：Base和Refiner模型
Stability AI将SDXL 1.0与各种模型进行了对比测试：与Stable Diffusion1.5/2.1、SDXL 0.9等模型相比，人们更喜欢由SDXL 1.0生成的图像。
SDXL 1.0也是所有开放式图像模型中参数量最多的模型之一，它建立在一个创新的新架构上，由一个35亿参数的基础模型和一个66亿参数的细化模型组成。
完整模型包括一个用于潜在扩散的专家混合管道：第一步，基础模型生成（噪声）潜在变量，然后用专门用于最终去噪步骤的细化模型对其进行进一步处理。
基础模型也可以作为独立模块使用。细化模型为基础模型的输出添加更精确的颜色、更高的对比度和更精细的细节。
这种两阶段架构可确保图像生成的稳健性，而且不会影响速度或需要过多的计算资源。SDXL 1.0可在配备8GB VRAM的消费级GPU或随时可用的云实例上有效运行。
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2307.01952.pdf
代码地址：
https://github.com/Stability-AI/generative-models
参考链接：
https://stability.ai/blog/stable-diffusion-sdxl-1-announcement
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