开源、免费的 Stable Diffusion 就能达到 Midjourney 水平！
自从 Midjourney 发布 v5 之后，在生成图像的人物真实程度、手指细节等方面都有了显著改善，并且在 prompt 理解的准确性、审美多样性和语言理解方面也都取得了进步。
相比之下，Stable Diffusion 虽然免费、开源，但每次都要写一大长串的 prompt，想生成高质量的图像全靠多次抽卡。
最近 Stability AI 的官宣，正在研发的 Stable Diffusion XL 开始面向公众测试，目前可以在 Clipdrop 平台免费试用。
Stability AI 的创始人兼首席执行官 Emad Mostaque 表示，目前该模型仍然处于训练阶段，等参数稳定后将会开源；SD-XL 在「握手」等图像细节方面会表现更好，几乎完全可控。
Stable Diffusion XL 也并不是最终发布版的名字，并且也并非是 v3，因为 SD-XL 的架构和 SD-v2 系列的模型架构非常相似。
Minimalistic home gym with rubber flooring, wall-mounted TV, weight bench, medicine ball, dumbbells, yoga mats, high-tech equipment, high detail, organized and efficient.
简约的家庭健身房，橡胶地板，壁挂式电视，举重凳，药球，哑铃，瑜伽垫，高科技设备，高细节，组织和效率
下面几张 SD-XL 官方发布的例图，可以看出图像的质量已经非常能打了。
不过有时候 less 并不代表 more，有网友认为 SD-XL 为了摆脱「糟糕的品味」，设定了太多的规则，定制化空间越来越小，不符合大多数人的喜好。目前 v1.5 的 Stable Diffusion 仍然是社区内最流行的基座模型。
网友表示希望新版 SD 能够和 SD 2.1 版本的嵌入、hypernetworkds 和 Lora 模型保持兼容，再从零开始重训的话就太难受了。
也有网友认为，SD-XL 的表现和 civit 网站上网友分享的模型差不多，新模型的效果也并不是特别惊艳，也就是平均水平。
SD-XL：开源版 Midjourney
关于 Stable Diffusion XL 模型的具体信息，官方并没有透露太多，目前只知道是一个与 v2 模型架构相似、但规模和参数量更大的模型。
SD-v2.1 包括 9 亿参数，SD-XL 大约有 23 亿参数，Emad 表示正式版可能会额外发布一个更小的蒸馏版本。
SD-XL 相比之前版本的改进如下：
使用较短的描述性 prompt 即可生成高质量图像
可以生成更贴合 prompt 的图像
图像中的人体结构更合理
与 v2.1 和 v1.5 版本 (程度较轻) 相比，SD-XL 生成的图片更符合大众审美
负面提示词（negative prompt）是可选项
生成的肖像图更逼真
图像中的文本更清晰
需要注意的是，SD-XL 可能与之前版本的插件不兼容。
清晰可读的文字
在 v1 系列和 v2.1 版本的 Stable Diffusion 模型中，并不具备在图片中生成可读文本的能力。
虽然 SD-XL 生成的文本信息并不总是准确，但确实得到了巨大的提升。
Photo of a woman sitting in a restaurant holding a menu that says “Menu”
一个女人坐在餐馆里拿着写着「Menu」的菜单
Photo of a man holding a sign that says “Stable Diffusion”
一个男人举着写着「Stable Diffusion」的牌子
a young female holding a sign that says “Stable Diffusion”，highlights in hair, sitting outside restaurant, brown eyes, wearing a dress, side light
一个年轻的女性举着一个牌子，上面写着「Stable Diffusion」，头发高亮，坐在餐厅外面，棕色的眼睛，穿着裙子，侧灯
更好的人体结构
Stable Diffusion 在生成人体解剖结构方面一直存在诸多问题，多几条腿、少个胳膊实在是太常见不过的问题，通常需要使用 inpaint 功能进一步对图像细节进行修正；或者是使用 ControlNet 的 Open Pose 功能从参考图像中复制人体的姿态。
比如说 SD-v1.5 生成瑜伽的图像，经常会出现扭曲的人体。
Photo of a woman in yoga outfit, triangle pose, beach in evening, rim lighting
一个女人的照片在瑜伽服装，三角形的姿势，海滩在晚上，边缘照明
SD-XL 虽然生成的图像并不完美，不过在人体姿态方面已经有了显著的进步。
更有美感（more aesthetic）
比如同样以屋子为主题，SD-XL 可以生成更对称、视觉效果更好的照片。
SD-XL 在肖像照片上也有显著改进。
photo shot of a woman
一个女人的照片
更贴合 prompt 的图像
SD-XL 可以更好地理解输入的 prompt，并生成更精确的图像。
比如以 duotone（双色）为例，SD-v1.5 只会生成黑白图像，而 SD-XL 则可以生成具有多种颜色的双色调图像。
与 v1 模型相比，理解提示符的能力有所提高。
duotone portrait of a woman
一个女人的双色调肖像
因为 SD-XL 同属 v2 系列模型，所以文本模型尺寸更大，可以比 v1 模型更好地理解提示词。
比如下面的例子中，v1.5 模型始终无法理解图像中的两个主题（机器人和人类），但 SD-XL 模型可以生成正常的图像（虽然机器人还是不够 big）。
big robot friend sitting next to a human, ghost in the shell style, anime wallpaper
大机器人朋友坐在人类旁边攻壳机动队风格的动漫壁纸
a young man, highlights in hair, brown eyes, in white shirt and blue jean on a beach with a volcano in background
一个年轻人，头发染得很亮，棕色眼睛，穿着白衬衫和蓝色牛仔裤，站在海滩上，背景是一座火山
艺术风格
在艺术风格上，SD-XL 并没有显著改进，和之前的版本各有千秋。
比如两个模型以不同的角度生成了 Edward Hopper 风格的图像。
New York city by Edward Hopper
Edward Hopper 绘制的纽约
Leonid Afmov 的风格中，SD-v1.5 更准确，SD-XL 缺少了不同颜色的笔刷（unmistakable colorful board brushstrokes）。
New York city by Leonid Afremov
Leonid Afemov 绘制的纽约
William-Adolphe Bouguereau 风格中，V1.5 和 SDXL 都可以生成一些类似的内容，其中 SD-XL 更接近 Bouguereau 创作的经典学院派绘画，并且面部细节更多。
Portrait of beautiful woman by William-Adolphe Bouguereau
William-Adolphe Bouguereau 绘制的美女肖像
风格转变问题
在添加一些无关紧要的关键字后，模型的风格可能会突然转变。
比如先生成一张照片风格的图像。
a young man, highlights in hair, brown eyes, in white shirt and blue jean on a beach with a volcano in background
一个年轻人，头发染得很亮，棕色眼睛，穿着白衬衫和蓝色牛仔裤，站在海滩上，背景是一座火山
再添加一条黄色的围巾后，图像风格就变成了卡通风格。
a young man, highlights in hair, brown eyes, wearing a yellow scarf, in white shirt and blue jean on a beach with a volcano in background
一个年轻人，头发染得很亮，棕色的眼睛，围着黄色的围巾，穿着白衬衫和蓝色牛仔裤，站在一个火山为背景的海滩上
问题的故障可能源于预览问题，在正式发布后该问题不知能否得到解决。
参考资料：
https://clipdrop.co/stable-diffusion
本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era）
本文由LinkNemo爬虫[Echo]采集自[https://www.ithome.com/0/687/174.htm]
