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Midjourney和stable diffusion的區(qū)別你知道嗎

發(fā)布時間:2024-03-26 15:20:49 瀏覽量:260次

Midjourney和Stable Diffusion都是圖像生成領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練語言模型,但是它們在一些方面有所不同。以下是它們之間的詳細比較:

模型結(jié)構(gòu): Midjourney是基于CLIP和VQGAN模型的組合,完全在Discord平臺上運行。相比之下,Stable Diffusion則采用了cliptext(基于gpt的模型)。

Stable Diffusion生成的圖

預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù): Midjourney和Stable Diffusion都使用大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練。Midjourney使用了來自維基百科和其他互聯(lián)網(wǎng)來源的約40TB的數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練,而Stable Diffusion則使用了一些類似維基百科的數(shù)據(jù)集以及一些其他來源的數(shù)據(jù)集進行預(yù)訓(xùn)練。

Midjourney生成的圖

模型參數(shù): Midjourney是目前已知參數(shù)最多的預(yù)訓(xùn)練圖像模型之一,它擁有350億個參數(shù)。Stable Diffusion的模型參數(shù)相對較少,為24億個。

生成能力: Midjourney和Stable Diffusion都可以生成高質(zhì)量的圖像。Midjourney在生成長篇文章和段落時表現(xiàn)很好,而Stable Diffusion則在生成短文本和多樣化的圖像上表現(xiàn)良好。這兩個模型都可以生成高度仿真的圖像,并能夠在多個任務(wù)上進行微調(diào)。

可解釋性: Stable Diffusion模型具有更好的可解釋性,因為它使用了自回歸模型和自編碼器模型的結(jié)合。這種結(jié)構(gòu)使得Stable Diffusion可以通過一種稱為反向Diffusion的技術(shù)進行生成和控制。

訓(xùn)練效率: Midjourney的訓(xùn)練時間可能會更長,因為它的參數(shù)數(shù)量更多,需要更多的計算資源。相比之下,Stable Diffusion的訓(xùn)練時間可能較短。

Stable Diffusion生成的圖

總的來說,Midjourney和Stable Diffusion都是非常強大的預(yù)訓(xùn)練圖像模型。Midjourney對語句的訓(xùn)練更精準(zhǔn),圖片存儲更友好;圖片跑出來后調(diào)整空間不大,只能通過墊圖繼續(xù)“精準(zhǔn)”一點,建議ps會更快,而Stable Diffusion則跑小圖會更快,目前一次最多可以跑出9張圖,墊圖的時候可以使用畫筆涂抹區(qū)域,更人性化,Stable Diffusion的結(jié)構(gòu)使得它更容易進行解釋和控制,因此對于某些應(yīng)用程序來說可能更具有吸引力。

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