Stable Diffusion 和 midjourney 对比(从Stable diffusion是什么开始讲起)
Stable diffusion是什么
Stable diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(潜在扩散模型,LDMs)的文图生成(text-to-image)模型。
公开资料显示,Stable Diffusion是StabilityAI公司于2022年提出的,论文和代码都已开源。StabilityAI在10月28日完成了1.01亿美元的融资,目前估值已经超过10亿美元。
Midjourney与Stable Diffusion对比
WeLan作为设计师,我认为Midjourney和Stable Diffusion都是非常出色的AI图像生成工具,但它们之间确实存在一些差异。
首先,Midjourney是一个在线服务,而Stable Diffusion则可以本地部署。这意味着Midjourney需要使用互联网才能运行,而Stable Diffusion可以在本地进行图像生成,不需要网络连接。这个差异可能会对一些用户的使用方式产生影响,具体取决于用户的需求和使用场景。
其次,Midjourney需要付费使用,而Stable Diffusion则可以免费获取。这也是两者之间的一个主要差异。Midjourney的付费可能会对一些用户造成负担,但它提供的一些功能和效果可能会吸引那些需要高质量图像生成的用户。
最后,两者的图像生成效果也有所不同。Midjourney使用的是基于StyleGAN2的算法,它可以生成非常真实的图像,但这种真实感可能不适用于所有用户的需求。Stable Diffusion则使用的是一种不同的算法,它可以生成更加抽象和艺术化的图像,这可能会更适合某些用户。
综上所述,Midjourney和Stable Diffusion在功能和效果上存在一些相似之处,但也有一些差异。对于一些需要高质量图像生成的用户来说,付费使用Midjourney可能是值得的选择。而对于一些需要更抽象或艺术化的图像生成的用户来说,则可能更倾向于使用Stable Diffusion。
Stable Diffusion确实比Midjourney更具有可定制性,可以更好地满足用户的个性化需求。然而,使用AUTOMATIC1111需要一些技术上的知识,并且需要安装和配置模型等步骤,相对来说更具有挑战性。
Midjourney则采用了较为简单的Discord界面,易于上手。因此,对于一些新手用户来说,Midjourney可能是一个更好的选择。但是,对于需要更多定制化选项的用户,Stable Diffusion则是一个更好的选择。
功能 | Stable Diffusion (AUTOMATIC1111) | Midjourney |
---|---|---|
图像自定义 | 高 | 低 |
上手难度 | 低 | 中 |
生成好图片的难度 | 低 | 高 |
修复缺陷 | 是 | 否 |
扩展画布 | 是 | 否 |
宽高比 | 是 | 是 |
模型变体 | 约1000个 | 约10个 |
负向提示 | 是 | 是 |
从生成中获得变化 | 是 | 是 |
控制构图和姿势 | 是 | 否 |
许可证 | 自由 | 限制(取决于付费层级) |
制作自己的模型 | 是 | 否 |
费用 | 免费 | 每月10-60美元 |
模型 | 开源 | 专有 |
内容过滤器 | 否 | 是 |
风格 | 多样 | 真实插图,艺术风格 |
图像放大器 | 是 | 是 |
图像提示 | 否 | 是 |
图像转换 | 是 | 否 |
提示词限制 | 无限制 | 未知 |
Midjourney确实在生成高质量图片方面表现优异,而且生成的图片往往会有惊喜的效果。相比之下,Stable Diffusion需要用户更多的投入才能生成类似质量的图像。同时,两个工具都支持使用关键词来指导图片生成,Stable Diffusion甚至还提供了更多的提示词技巧。因此,在控制生成图片的词语方面,两个工具表现相当。
总的来说,Midjourney在生成高质量图片方面确实表现出色,适合一些不想花费太多时间和精力的用户。而Stable Diffusion则更适合那些愿意投入更多时间和精力来探索和定制图片生成的用户。
模型种类 Stable Diffusion是一个开源的模型。人们制作了不同风格的模型。目前可下载的模型超过1000个。每个模型都可以使用LoRA模型、embedding模型和hypernetworks进一步修改。结果是有更多的模型可供尝试。 **Midjourney的模型**相对有限。它们提供v1到v5模型,以及一些特殊模型,如niji、test、testp和HD。还有一个额外的参数可以“美化”图像。但是总的来说,Midjourney的模型数量远不如Stable Diffusion。 结论:Stable Diffusion胜出。 图像编辑 你可以使用 Stable Diffusion 以多种方式编辑生成的图像。这包括使用 inpainting 只重新生成图像的一部分,并通过 outpainting 扩展图像。您还可以简单地使用 instruct-pix2pix 模型告诉 Stable Diffusion 您想要更改什么。 遗憾的是,你不能用 Midjourney 编辑图像。 结论:Stable Diffusion 获胜。
总体来说,Midjourney和Stable Diffusion都有其独特的优势和劣势。Midjourney的易上手性、生成高质量的图片以及控制生成图片的词语方面表现出色,但在模型种类和图像编辑方面相对不足。Stable Diffusion在模型种类和图像编辑方面表现较为出色,但在生成高质量的图片方面需要更多的投入。因此,您需要权衡这些因素,选择适合自己需求的工具。
总体来说,Midjourney和Stable Diffusion都有其独特的优势和劣势。Midjourney的易上手性、生成高质量的图片以及控制生成图片的词语方面表现出色,但在模型种类和图像编辑方面相对不足。Stable Diffusion在模型种类和图像编辑方面表现较为出色,但在生成高质量的图片方面需要更多的投入。因此,您需要权衡这些因素,选择适合自己需求的工具。Midjourney适合那些不想花费太多时间和精力来学习和调整模型的用户,而且愿意支付订阅费用,希望能够快速生成高质量的图像。Stable Diffusion则适合那些希望拥有更多控制和灵活性,可以在本地运行和编辑图像,以及喜欢使用开源工具的用户。它也适合那些愿意花费更多时间和精力来学习和调整模型的用户。最终的选择应该根据您的需求和技术能力来决定。
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