超大杯Stable Diffusion免费来袭！「最强文生图开放模型」，提示词也更简单

Stable Diffusion最强版本，来了！

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刚刚，SDXL 1.0正式发布，可免费在线试玩。

效果上，无论是以假乱真的写实大片：

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超现实的熊猫喝啤酒：

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还是赛博朋克漫画，都非常nice~

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Stability AI表示，SDXL 1.0能生成更加鲜明准确的色彩，在对比度、光线和阴影方面做了增强，可生成100万像素的图像（1024×1024）。

而且还支持在网页上直接对生成图像进行后期编辑。

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（有一股和Midjourney、Firefly打擂台的味儿了）

网友们已经按捺不住上手试玩了~

和基础Stable Diffusion相比，SDXL 1.0生成结果更加准确和逼真。

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而且官方表示，提示词也能比之前更简单了。

这是因为SDXL 1.0的基础模型参数量达到了35亿，理解能力更强。

对比基础版Stable Diffusion，参数量只有10亿左右。

由此，SDXL 1.0也成为当前最大规模的开放图像模型之一。官方甚至直接说这就是世界上最好的开放图像模型

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话不多说，我们来上手体验了~

把马斯克印在青花瓷上

SDXL 1.0在操作上很便捷，直接输入prompt即可，还能从下面勾选风格、尺寸参数等。

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一次生成默认是出4张图，如果不满意还可以点下方“加号”让它继续画。

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官方介绍说，现在让SDXL 1.0生成大作，无需再加入“杰作”这种提示词了。

让它生成一幅日漫风格的图像，画风非常贴合，而且在光影的处理上也更加自然了。

1990s anime low resolution screengrab couple walking away in street at night

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或者是一幅风景照？也能以假乱真了。

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甚至是让马斯克站在中式庭院里，抬头斜望着天空……

Elon Musk in an ancient Chinese palace

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或者是把苹果收购了？

在「WWDC」上，他举着全新款iPhone向人们展示，身边还围满了记者和粉丝（doge）。

Elon Musk releasing new iPhone at WWDC

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除了这些老马的洋葱新闻之外，绘画风格的作品效果也不错。

左边的是齐白石水墨风格，而右边是一幅漫画。

左：Elon Musk delivering a speech, ink painting, Qi Baishi style
右：Elon Musk comic

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除了绘画，也可以把老马放进我们的元青花。

Elon musk in the shape of Yuan Dynasty Blue and White Porcelain

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上面展示的这些「老马的故事」，用的prompt都比较简单。

但从效果并没有因为提示词简单而拉胯，这也与官方的说法相印证。

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不过我们还是想看看，如果用更加复杂精致的prompt，会是什么样子？

我们找到了Midjourney创作的一张老马在苏联担任汽修工人的珍贵照片，重新喂给MJ，让它生成个prompt。

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MJ生成了下面这样的prompt，我们就用它来测试SDXL：

Elon Musk(这里MJ生成的是a man) standing in a workroom, in the style of industrial machinery aesthetics, deutscher werkbund, uniformly staged images, soviet, light indigo and dark bronze, new american color photography, detailed facial features

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风格完全符合我们的预期，细节也还不错。

再来一个复杂prompt的图作为收尾，同样是MJ根据此前的作品生成后喂给SDXL。

elon musk eating food with chopsticks, in the style of peter coulson, cross-processing/processed, pinhole photography, herb trimpe, james tissot, transavanguardia, spot metering

左边是SDXL的作品，右边是MJ的原版，大家可以对比一下。
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提示词同样支持中文，不过似乎会在给出结果中倾向于国风，准确性可能也会受到影响。

比如输入“一只老虎在海边”后，意外给出了一个国风妹子。

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效果大家都已经看到了，那么SDXL生成图片的速度如何呢？

对于免费用户来说，时间主要花费在排队上了，不过也不会等待太久。

在5.5秒的时间内，排队人数从160减少到了99。

除了生成图像外，SDXL还提供了很多后期编辑功能。

具体来说，包括去除背景、细节处理、画幅扩增等等。

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这些功能是SDXL所在的Clipdrop平台上已有的，而SDXL可以一键将生成的图片传入对应模块。

这里我们选择背景消除功能展示一下，可以看出边缘的细节几乎没有什么破绽。

目前，SDXL的免费使用额度还是比较高的，登录后每个账户每天可生成400张（需要排队）。

月付的价格是9美元每月，年付则相当于7美元（约50元人民币）每月，包含了1500张每天的SDXL额度，且无需排队。

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不过不同区域的价格似乎也有所区别，比如阿根廷的年付价格平摊到每月是742比索（约合19.4元人民币或2.7美元）。

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此外，由于付费版本实际上是Clipdrop平台的Pro订阅，所以也包含了该平台的其他功能。

除了Pro账户，还有API版本可供开发者使用（可以访问Stability AI、Amazon等平台）。

开放图像模型中的“最大杯”

在最新博客中，Stability AI介绍了SDXL 1.0的更多技术细节。

首先，模型在规模和架构上都有了新突破。

它创新性地使用了一个基础模型（base model）+一个细化模型（refiner model）。

二者的参数规模分别为35亿和66亿。

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这也使得SDXL 1.0成为目前规模最大的开放图像模型之一。

Stability AI创始人莫斯塔克（Emad Mostaque）表示，更大规模的参数量能让模型理解更多概念，教会它更深层次的东西。

同时在SDXL 0.9版本还进行了RLHF强化。

这也是为什么现在SDXL 1.0支持短提示词，而且能分清红场（the Red Square）和一个红色的广场（a Red Square）。

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在具体合成过程中，第一步，基础模型产生有噪声的latent，然后由细化模型进行去噪。

其中基础模型也可以作为独立模块使用。

这两种模型结合能生成质量更好的图像，且不需要消耗更多计算资源。

官方介绍SDXL 1.0可以运行在8GB VRAM的消费级GPU上，或者是云端。

除此之外，SDXL 1.0在微调也有了提升，可以生成自定义LoRAs或者checkpoints。

Stability AI团队现在也正在构建新一代可用于特定任务的结构、风格和组合控件，其中T2I/ControlNet专门用于SDXL。

不过目前这些功能还处于beta测试阶段，后续可以关注官方更新。

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总结来说，文生图都是一个逐渐迭代的过程，SDXL 1.0的目标就是让这个过程更加简单。

莫斯塔克表示，现在只需要5-10张图片，就能快速微调模型。

从用户反馈中也能看到，相较于Stable Diffusion，SDXL 1.0更能让大家满意。

实际上，从今年4月以来，Stability AI就发布了SDXL最早的测试版。

6月份开始进行内测，前段时间发布了0.9版本，当时就预告了会在7月发布一个开放版本，即最新的1.0版本。目前相关代码权重已经发布在GitHub上。

而且Stability AI机器学习负责人表示，相较于SDXL 0.9，1.0版本降低了对算力的需求。

感兴趣的童鞋快去试玩吧~

试玩入口：
https://clipdrop.co/stable-diffusion

GitHub：
https://github.com/Stability-AI/generative-models

参考链接：
[1]https://stability.ai/blog/stable-diffusion-sdxl-1-announcement
[2]https://venturebeat.com/ai/stability-ai-levels-up-image-generation-launch-new-stable-diffusion-base-model/
[3]https://techcrunch.com/2023/07/26/stability-ai-releases-its-latest-image-generating-model-stable-diffusion-xl-1-0/

— 完 —

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