一、Midjourney&Stable Diffusion特征差异
整体来说MJ适合需要快速产出、风格多变的商业环境和个人创作，SD适合对图像细节有高要求的艺术创作和技术开发,者的对照表如下表：
| 特性 | Midjourney（MJ） | Stable Diffusion（SD） |
|---|---|---|
| 收费方式 | 收费，提供不同级别的订阅套餐 | 完全开源且免费 |
| 设备要求 | 无具体硬件要求，使用云计算，任何设备均可访问 | 对电脑性能有较高要求，尤其是显卡 |
| 安装部署 | 无需安装，基于网页或APP，通过Discord使用 | 需要手动安装，使用门槛较高 |
| 易用性 | 界面友好，操作简单，新手友好 | 界面和操作相对复杂，适合有一定技术背景的用户 |
| 风格多样性 | 风格多样，能轻松驾驭各种画风 | 风格略显单一，但在技术细节控制上表现出色 |
| 出图效率 | 高效，尤其在开启turbo模式时，输出速度非常快 | 较慢，受限于用户硬件配置 |
| 创意灵活性 | 强大的创意灵活性，适合快速生成创意图片 | 灵活性较MJ略低，但更适合精细控制图像的每个细节 |
| 技术支持 | 作为商业产品，提供正规的技术支持和用户服务 | 主要停靠社区支持，官方直播的技术支持较少 |
| 适用场景 | 适合需要快速产出、风格多变的商业环境和个人创作 | 适合对图像细节有高要求的艺术创作和技术开发 |
二、AIGC绘图的短板
给人很直观的感觉就是AIGC不懂设计，也不懂产品，还不好驯服，事实上目前AIGC绘图的商业能力还很有限，并且人机交互的沟通成本并不小（你要通过适当的关键词描述需求），当你不能熟悉关键词的应用以及AIGC绘制的功能操作方式时，开启AIGC绘图工具后就像是刚刚新建画板Photoshop，强大且不知所措，AIGC绘图工具的智能化、工业化、多模态交互、傻瓜式都还面临不少挑战。
| 缺陷 | 缺陷描述 |
|---|---|
| 缺乏工业规范理解 | 不能对商业化的要求与行业规范做出正确的响应，缺乏商业化场景能力 |
| 缺乏信息内容的理解 | 对于文本信息、特定标识、特定术语、地域文化等理解和生成能力欠缺 |
| 绘制精度和逻辑欠缺 | 对于事物的理解能力还不足，浓艳一些事物的局部细节或画面逻辑上出错 |
| 不具备较高可控性 | 无法对于空间、布局、色彩、信息、造型等内容进行精细化的控制生成 |
| 不支持图层或多通道 | 画面没有图层或多通道支持，没办法对图像中对象进行独立调整或切图等 |
| 输入可解释性有限 | 受到关键词控制的形式，复杂场景难以解释到位并生成理想结果 |
| 缺乏共情与创造性 | 还无法像人类一样赋予丰富的情感化理解与创造性去生成画面 |
| 图像互动性欠缺 | 图像中的多个对象或是与背景元素间不能灵活的互动 |
| 模糊的版权所有 | AI绘图是基于现有文明与图像艺术进行训练的，缺乏法律保护并伴有侵权的可能 |
三、为何考虑用SD做设计解题？
我简单概括为三个方面：成本更低、可控性更高、有更多的可能性：
1. 成本更低
成本一直是企业或个人关心的问题，在AIGC绘图生成的过程中充满了太多的不确定性了，市面上大多AIGC绘图工具都是收费或签到制的，在不断抽卡中余额消耗的极快，而开源免费的Stable Diffusion无疑是雪中送碳。
通常设计师的电脑也都不算差劲，尽管现在SD还有一些硬件或系统兼容的问题，但是我认为不久的将来，强大的开源社区会给出更好的方案。
2. 可控性更高
设计师不同于纯粹的艺术家，设计即代表有精细的布局与控制，而图像内容的可控性就在工作中显得极为重要，这些具备商业化或产品属性的诉求若不能在AIG
初阶段的SD给人的印象也还是基于模型画画纸片人，并支持一些涂涂换换的能力，直到相关开源社区出现了更多的模型、Lora以及颠覆性的ControlNet控制网络时，我看到的了SD更高的可控性与可能性，这是AIGC绘图跨入工业化的一大步！
3. 更多的可能性
开源社区的魅力就是为爱发电多，商业化场景的应用模型越来越完善，未来充满了各种可能，你根本不知道何时就会出现一款现象级插件或模型，并且市面上可能会
四、版本演变
1. Latent Diffusion
Stable Diffusion 之前的版本，对应的正是论文的开源版本，位于代码库 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 中。
该版本发布于 2022 年 4 月，主要包含三个模型：
文生图模型：基于 LAION-400M 数据集训练，包含 1.45B 参数。
图像修复模型：指定区域进行擦除。
基于 ImageNet 的类别生成模型：在 ImageNet 上训练，指定类别条件生成，获得了 3.6 的 FID 分数。使用了 Classifier Free Guidance 技术。
代码实现参考了 OpenAI 的 Diffusion Models Beat GANs 代码实现。
2. Stable Diffusion V1
Stable Diffusion 的第一个版本，特指文生图扩散模型，位于代码库 GitHub – CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model 中。
该版本发布于 2022 年 8 月，该模型包含 2 个子模型：
AutoEncoder 模型：U-Net，8 倍下采样，包含 860M 参数。
Text Encoder 模型：使用 CLIP ViT-L/14 中的 Text encoder。
模型首先在 256×256 的分辨率下训练，然后在 512×512 的分辨率下微调。总共包含 4 个子版本：
sd-v1-1.ckpt：
在 LAION-2B-en 数据集上以 256×256 分辨率训练 237k step。
在 LAION-high-resolution（LAION-5B 中超过 1024×1024 分辨率的 170M 样本）上以 512×512 分辨率继续训练 194k step。
sd-v1-2.ckpt：
复用 sd-v1-1.ckpt，在 LAION-aesthetics v2 5+（LAION-2B-en 中美观度分数大于 5.0 的子集） 上以 512×512 分辨率继续训练 515k step。
sd-v1-3.ckpt：
复用 sd-v1-2.ckpt，在 LAION-aesthetics v2 5+ 上以 512×512 分辨率继续训练 195k step，使用了 Classifier Free Guidance 技术，以 10% 概率删除文本条件。
sd-v1-4.ckpt：
复用 sd-v1-2.ckpt，在 LAION-aesthetics v2 5+ 上以 512×512 分辨率继续训练 225k step，使用了 Classifier Free Guidance 技术，以 10% 概率删除文本条件。
对应的 FID 和 CLIP 分数如下图所示，可见从 v1-1 到 v1-2，再到 v1-3 提升都很明显，v1-3 和 v1-4 差距不大：
3. Stable Diffusion V1.5
Stable Diffusion 的 V1.5 版本，由 runway 发布，位于代码库 GitHub – runwayml/stable-diffusion: Latent Text-to-Image Diffusion 中。
该版本发布于 2022 年 10 月，主要包含两个模型：
sd-v1-5.ckpt：
复用 sd-v1-2.ckpt，在 LAION-aesthetics v2 5+ 上以 512×512 分辨率继续训练 595k step，使用了 Classifier Free Guidance 技术，以 10% 概率删除文本条件。
sd-v1-5-inpainting.ckpt：
复用 sd-v1-5.ckpt，在 LAION-aesthetics v2 5+ 上以 512×512 分辨率以 inpainting 训练了 440k step，使用 Classifier Free Guidance 技术，以 10% 概率删除文本条件。在 U-Net 的输入中额外加了 5 个 channel，4 个用于 masked 的图像，1 个用于 mask 本身。
对应的 FID 和 CLIP 分数如下图所示，可以看出，v1.5 相比 v1.4 的提升也不是很明显：
6.3. Stable Diffusion V1.5
Stable Diffusion 的 V1.5 版本，由 runway 发布，位于代码库 GitHub – runwayml/stable-diffusion: Latent Text-to-Image Diffusion 中。
该版本发布于 2022 年 10 月，主要包含两个模型：
sd-v1-5.ckpt：
复用 sd-v1-2.ckpt，在 LAION-aesthetics v2 5+ 上以 512×512 分辨率继续训练 595k step，使用了 Classifier Free Guidance 技术，以 10% 概率删除文本条件。
sd-v1-5-inpainting.ckpt：
复用 sd-v1-5.ckpt，在 LAION-aesthetics v2 5+ 上以 512×512 分辨率以 inpainting 训练了 440k step，使用 Classifier Free Guidance 技术，以 10% 概率删除文本条件。在 U-Net 的输入中额外加了 5 个 channel，4 个用于 masked 的图像，1 个用于 mask 本身。
对应的 FID 和 CLIP 分数如下图所示，可以看出，v1.5 相比 v1.4 的提升也不是很明显：
如下图所示为图像修复的示例：
4. Stable Diffusion V2
Stable Diffusion 的 V2 版本，由 Stability-AI 发布，位于代码库 GitHub – Stability-AI/stablediffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 中。
V2 包含三个子版本，分别为 v2.0，v2.1 和 Stable UnCLIP 2.1：
v2.0：
发布于 2022 年 11 月，U-Net 模型和 V1.5 相同，Text encoder 模型换成了 OpenCLIP-ViT/H 中的 text encoder。
SD 2.0-base：分别率为 512×512
SD 2.0-v：基于 2.0-base 微调，分辨率提升到 768×768，同时利用 [2202.00512] Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models 提出的技术大幅降低 Diffusion 的步数。
发布了一个文本引导的 4 倍超分模型。
基于 2.0-base 微调了一个深度信息引导的生成模型。
基于 2.0-base 微调了一个文本信息引导的修复模型。
v2.1：
发布于 2022 年 12 月，模型结构和参数量都和 v2.0 相同。并在 v2.0 的基础上使用 LAION 5B 数据集（较低的 NSFW 过滤约束）微调。同样包含 512×512 分辨率的 v2.1-base 和 768×768 分辨率的 v2.1-v。
Stable UnCLIP 2.1：
发布于 2023 年 3 月，基于 v2.1-v（768×768 分辨率） 微调，参考 OpenAI 的 DALL-E 2（也就是 UnCLIP），可以更好的实现和其他模型的联合，同样提供基于 CLIP ViT-L 的 Stable unCLIP-L 和基于 CLIP ViT-H 的 Stable unCLIP-H。
如下图所示为 v2.0 和 v2.0-v 与 v1.5 的对比，可见其都有明显提升：
5. Stable Diffusion XL
Stable Diffusion 的 XL 版本，由 Stability-AI 发布，位于代码库 Generative Models by Stability AI。
该版本发布于 2023 年 06 月，主要包含两个模型：
SDXL-base-0.9：基于多尺度分辨率训练，最大分辨率 1024×1024，包含两个 Text encoder，分别为 OpenCLIP-ViT/G 和 CLIP-ViT/L。
SDXL-refiner-0.9：用来生成更高质量的图像，不应直接使用，此外文本条件只使用 OpenCLIP 中的 Text encoder。
2023 年 07 月发布 1.0 版本，同样对应两个模型：
SDXL-base-1.0：基于 SDXL-base-0.9 改进。
SDXL-refiner-1.0：基于 SDXL-refiner-0.9 改进。
2023 年 11 月发表 SDXL-Trubo 版本，也就是优化加速的版本。
6. Stable Diffusion 1.6
2023 年 11 月发布，只能在 Stability AI Developer Platform 的 v1 API 中使用，是 Stable Diffusion 1.5 的 fine tune 版本。
Stable Diffusion 1.6：据说能生成比 1.5 更好的图片。
7. Stable Diffusion XL Turbo (SDXL Turbo)
2023 年 11 月，Stability AI 推出了高速生成图片的版本，将一般 30～40 步的生成步数，大幅减少到 1～4 步。
SDXL Turbo：从 SDXL 加上 Adversarial Diffusion Distillation (ADD) 技术蒸馏而成，生成图片所需步数减少，但效果略为模糊。
SD Turbo：Stable Diffusion 2.1 的 Turbo 版本。
8. Stable Video Diffusion (SVD)
2023 年 11 月，Stability AI 推出了首个 img2vid 的动画 Model，仅需一张图片即可生成数秒动画。
Stable Video Diffusion：用于生成 14 个影格 576 x 1024 的影片。
Stable Video Diffusion XT：Fine tune 自 Stable Video Diffusion，用于生成 25 个影格 576 x 1024 的影片。
9. Stable Zero 123
2023 年 12 月发布，基于 Zero 123 训练而成，可以生成多方向的图片，即使是背面也可以顺利生成。
Stable Zero 123：效果比 Zero 123 和 Zero 123 XL 更好。
10. Stable Diffusion Cascade
2024 年 2 月，Stability AI 发布了 Stable Diffusion Cascade，采用 ABC 三段式生成，单一 Model 即可生成不同风格的图片。
11. Stable Diffusion XL Lightning (SDXL Lightning)
2024 年 2 月，ByteDance 开发的 SDXL Lightning 发布，不单能在 4～8 步内完成生成，并保持高质量。
12. Stable Diffusion 3
2024 年 2 月，Stability AI 发布了 Stable Diffusion 3，并于 4 月正式公开给公众使用。
Stable Diffusion 3：只有在 Stability AI 提供的 API 中使用，画质和文字识别能力超越以前所有 Model。
Stable Diffusion 3 Turbo：Turbo 版本，生成速度更快。
Stable Diffusion 3 Medium：首个 Open Source 的 Stable Diffusion 3 Model，训练数据量只有 Large 的一半，但理解能力强。
13. Stable Video 3D
2024 年 3 月发布，结合 Stable Video Diffusion 和 Stable Zero 123 的技术，利用单一图片生成一段可以 360 度旋转的动画。
Stable Video 3D：使用一张静态图片生成 21 个影格 576 x 576 的动画。
14. Cos Stable Diffusion XL
2024 年 4 月发布，基于 SDXL 使用 Cosine-Continuous EDM VPred schedule fine tune 而成，可以生成纯黑至纯白的影像。
Cos Stable Diffusion XL 1.0
Cos Stable Diffusion XL 1.0 Edit：特点是可以直接用 prompt 实现 inpaint 效果。
15. Stable Diffusion 3.5
10月22日，Stability AI 发布了其最新的图像生成模型——Stable Diffusion 3.5。作为该系列的新一代产品，Stable Diffusion 3.5 不仅延续了前代模型的强大功能，还在性能、速度和硬件兼容性等方面进行了显著优化。
五、参考
- [ 1 ] Stability AI GitHub
- [ 2 ] stabilityai (Stability A
bobyai I)
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