Stable Cascade | 文本转图像

1. Stable Cascade ComfyUI工作流

在这个ComfyUI工作流中,我们利用Stable Cascade,这是一种在提示对齐和美学卓越方面表现出色的文本转图像模型。与其他Stable Diffusion模型不同,Stable Cascade采用了三阶段流水线(A、B和C阶段)架构。这种设计能够在高效的潜在空间中实现分层图像压缩,从而产生出色的图像质量。

2. Stable Cascade概述

Stable Cascade作为一种开创性的文本转图像模型,利用了创新的架构。这个模型以其更高质量的图像、更快的速度、更低的成本和更容易定制而与众不同。

2.1. 三阶段过程结构

Stable Cascade A阶段: Stable Cascade的A阶段利用矢量量化生成对抗网络(VQGAN)实现了4倍的图像压缩。这个阶段创新地将值量化为从学习到的码本中选择的8,192个独特条目之一,类似于从调色板中选择颜色。这种量化不仅在空间上将图像压缩了4:1,而且通过使用离散令牌表示图像,显著减少了数据大小。这种方法与Stable Diffusion使用浮点值形成对比,提供了更紧凑和高效的压缩技术。

Stable Cascade B阶段: 进入B阶段,Stable Cascade展示了其在细化图像数据方面的优势。在这里,来自A阶段的离散令牌通过潜在扩散模型进行转换,巧妙地将IP适配器的原理与扩散技术相结合,以指导创建相似的输出图像。B阶段的亮点在于它能够将令牌化数据转换回丰富、详细的浮点值,从而提高图像的语义质量。这个阶段专为效率而设计,专注于创建与输入完全匹配的去噪潜在因子,从而使训练过程更加简化,降低计算需求。

Stable Cascade C阶段: C阶段引入了一种新方法,通过在B阶段的语义输出中添加噪声,然后使用一系列ConvNeXt块仔细地对其进行去噪。目的是精确复制语义内容,绕过下采样的需要。这个阶段在将语义斑点转化为连贯的片段方面发挥着关键作用,B阶段可以进一步细化这些片段,最终生成高质量的图像。C阶段战略性地使用ConvNeXt块,突出了其高效交付顶级性能的承诺,避开了通常为实现如此先进的结果而涉及的巨大计算成本。

2.2. 为什么Stable Cascade脱颖而出

卓越的美学质量: 评估显示,Stable Cascade在提供视觉上惊艳的图像方面显著超过了Stable Diffusion XL。它实现了SDXL美学质量的2.5倍,令人惊讶地超过了SDXL Turbo 5.5倍,展示了其在生成高质量视觉效果方面的卓越能力。

增强的推理速度: 由于其创新的架构,Stable Cascade提供了更高效的推理过程,比其前身更有效地利用资源。凭借42倍的显著压缩率,它可以将1024x1024的图像转换为紧凑的24x24尺寸。这种效率并不影响图像质量,而是加快了生成过程,成为快速生成图像的游戏规则改变者。

改进的提示理解: Stable Cascade在理解和调整用户提示方面也大放异彩,无论提示是简短还是详细。人工评估已经证明,它在准确解释提示方面优于其他模型,确保生成的图像与用户的愿景紧密匹配。