Stable Cascade 是由 Stability AI 推出的一款新型文本到图像模型，它基于 Würstchen 架构，并包含三个阶段（Stage A、Stage B 和 Stage C），因此得名 "Stable Cascade"。这个模型的主要特点是在更小的潜在空间中工作，这意味着它可以更快地运行推理，并且训练成本更低。
特点和优势：
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高效的潜在空间压缩：Stable Diffusion 使用压缩因子为 8，将 1024x1024 的图像编码到 128x128。而 Stable Cascade 实现了压缩因子为 42，可以将 1024x1024 的图像编码到 24x24，同时保持清晰的重建。
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成本降低：与 Stable Diffusion 1.5 相比，Stable Cascade 的架构实现了 16 倍的成本降低。
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性能提升：在几乎所有比较中，Stable Cascade 在提示对齐和美学质量方面都表现最佳。
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推理速度：尽管最大的模型比 Stable Diffusion XL 多包含 1.4 亿个参数，Stable Cascade 仍然具有更快的推理时间。
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模块化设计：用户可以针对每个阶段进行有针对性的微调，提高了模型的灵活性和适用性。
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广泛的应用领域：除了文本到图像生成外，Stable Cascade 还可用于图像修复、面部识别、边缘检测、超分辨率等多种应用领域。
模型概述：
- Stage A：是一个 VAE（变分自编码器），用于压缩图像。
- Stage B 和 Stage C：是扩散模型，用于进一步压缩图像，并在给定文本提示的情况下生成小的 24x24 潜在空间。
开始使用 Stable Cascade：
- 推理：可以通过提供的 notebooks 运行模型，包括下载模型、计算要求以及如何使用模型的教程。
- ControlNet：展示了如何使用 ControlNets，包括inpainting/outpainting、面部身份识别、Canny和超分辨率等功能。
- LoRA：提供了 LoRA 训练的脚本。
Stable Cascade 的代码和模型已经在 GitHub 上开源，可以用于非商业用途。这个模型因其在效率和质量上的平衡而受到关注，特别适合需要快速生成高质量图片的应用场景。 是由 Stability AI 推出的一款新型文本到图像模型，它基于 Würstchen 架构，并包含三个阶段（Stage A、Stage B 和 Stage C），因此得名 "Stable Cascade"。这个模型的主要特点是在更小的潜在空间中工作，这意味着它可以更快地运行推理，并且训练成本更低。
特点和优势：
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高效的潜在空间压缩：Stable Diffusion 使用压缩因子为 8，将 1024x1024 的图像编码到 128x128。而 Stable Cascade 实现了压缩因子为 42，可以将 1024x1024 的图像编码到 24x24，同时保持清晰的重建。
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成本降低：与 Stable Diffusion 1.5 相比，Stable Cascade 的架构实现了 16 倍的成本降低。
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性能提升：在几乎所有比较中，Stable Cascade 在提示对齐和美学质量方面都表现最佳。
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推理速度：尽管最大的模型比 Stable Diffusion XL 多包含 1.4 亿个参数，Stable Cascade 仍然具有更快的推理时间。
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模块化设计：用户可以针对每个阶段进行有针对性的微调，提高了模型的灵活性和适用性。
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广泛的应用领域：除了文本到图像生成外，Stable Cascade 还可用于图像修复、面部识别、边缘检测、超分辨率等多种应用领域。
模型概述：
- Stage A：是一个 VAE（变分自编码器），用于压缩图像。
- Stage B 和 Stage C：是扩散模型，用于进一步压缩图像，并在给定文本提示的情况下生成小的 24x24 潜在空间。
开始使用 Stable Cascade：
- 推理：可以通过提供的 notebooks 运行模型，包括下载模型、计算要求以及如何使用模型的教程。
- ControlNet：展示了如何使用 ControlNets，包括inpainting/outpainting、面部身份识别、Canny和超分辨率等功能。
- LoRA：提供了 LoRA 训练的脚本。
Stable Cascade 的代码和模型已经在 GitHub 上开源，可以用于非商业用途。这个模型因其在效率和质量上的平衡而受到关注，特别适合需要快速生成高质量图片的应用场景。