Stable Diffusion与其他模型

在生成式 AI领域，每天都会出现很多工具和模型。要区分这些工具和模型并选择正确的工具和模型真的很难。本章根据各种功能比较了不同的图像生成工具。

AI 图像生成模型

在比较图像生成模型之前，让我们先了解一下机器学习模型的工作原理和类型。

扩散模型

扩散模型是在图像-标题对数据集上进行训练的。经过训练过程后，模型学会理解和解释用户提供的文本提示，创建低分辨率图像，并逐渐添加细节以将其转换为完整图像 - 提示中提供的高分辨率属性。

潜在扩散模型是对潜在空间扩散建模的改进。该模型由一个编码器组成，其中解释提示，然后将其转换为称为潜在空间的压缩版本。下一步是扩散过程，其中涉及添加噪声。最后一个组件是解码器，它重建图像。

生成对抗网络 (GAN)

在这种方法中，两个神经网络相互结合。一个网络是生成器，负责创建图像。另一个网络是鉴别器，用于确定创建的图像是真实的还是假的。

Transformer 模型

Transformer 由 Google 设计，用于改进自然语言处理、语音识别和文本自动完成。该模型负责理解和解释提示的含义，以将数据点转换为视觉表示。

AI 图像生成工具

市场上有许多文本到图像生成工具。这些工具使用我们上面讨论过的一个或多个图像生成机器学习模型。

让我们来看看一些流行的文本到图像生成工具 −

DALL-E

DALL-E 是由 OpenAI 开发的文本到图像模型。它具有使用自然语言作为提示生成图像的独特功能。最新型号 DALL-E 3 于 2023 年 10 月发布。DALL-E 3 可通过 ChatGPT 访问。

Midjourney

Midjourney 是一种生成式人工智能工具，可根据自然语言描述生成图像。它采用与 OpenAI 的 DALL-E 和 Stability AI 的 Stable Diffusion 类似的提示。

Adobe Firefly

Adobe Firefly 是一系列生成式 AI 模型，为 Adob​​e Photoshop 中的功能提供支持。

Stable Diffusion vs. DALL-E vs. Midjourney

下表根据一些功能将 Stable Diffusion 与其他文本到图像生成工具进行了比较 −