Stability AI引入稳定级联(Stable Cascade):AI文本到图像模型的新纪元(附下载体验)

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2024年2月12日在AI技术的迅猛发展中,「稳定级联」(Stable Cascade)作为一款新型的文本到图像转换模型,凭借其创新的三阶段架构,标志着人工智能领域的一个重要里程碑。基于Würstchen架构,此模型不仅在质量、灵活性、细化调整和效率方面树立了新的标准,而且特别注重打破硬件限制,使更多的研究人员和消费者能够轻松接触和训练高级AI模型。
Stability AI引入稳定级联(Stable Cascade):AI文本到图像模型的新纪元(附下载体验)

三阶段架构:一个创新的解决方案

Stability AI引入稳定级联(Stable Cascade):AI文本到图像模型的新纪元(附下载体验)

稳定级联采用了A、B、C三个阶段的独特架构,这种分层的方法不仅提高了图像的压缩和解压效率,而且大幅降低了训练和微调AI模型的硬件要求。具体来说:

  • 阶段C(潜在生成器):将用户输入转化为紧凑的24x24潜在图像。
  • 阶段A和B(潜在解码器):负责将潜在图像解码为高分辨率图像,类似于稳定扩散中VAE的角色,但实现了更高的压缩比。

这种架构的分离允许用户在阶段C进行额外的训练或微调,显著降低了成本,并提供了更多的控制自由度。

体验地址:

GitHub - Stability-AI/StableCascade

stabilityai/stable-cascade · Hugging Face

为何稳定级联是AI领域的革新?

  • 易于训练和微调:稳定级联的设计显著降低了与训练相关的计算成本,尤其是阶段C的训练或微调,与相似大小的稳定扩散模型相比,成本减少了16倍。
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  • 高质量输出:通过人类评估显示,稳定级联在提示对齐和美学质量方面,几乎在所有模型比较中都表现最佳。
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    Image-to-image works by simply adding noise to a given image and then using this as a starting point for the generation. Here is an example for noising the left image and then running the generation from there.

  • 灵活性与创新:支持标准的文本到图像生成、图像变体和图像到图像转换等多种任务,展现了模型的高度灵活性和创新潜力。
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开发者支持与社区参与

为了进一步降低实验架构的门槛,稳定级联的开发团队发布了训练、微调、ControlNet和LoRA的全部代码。这种开放性鼓励社区参与,可能会加速模型的发展和适应各种用例,从而贡献于AI技术的民主化。

结论

「稳定级联」的发布不仅代表了文本到图像AI模型领域的一大进步,更强调了效率、质量和社区参与的重要性。其创新的架构和对发展的支持方法可能会显著影响未来AI模型的设计、训练和应用方式。

 
 

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