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Midjourney和stable diffusion的區(qū)別你知道嗎
發(fā)布時(shí)間：2024-03-26 15:20:49 瀏覽量：235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?cè)谝恍┓矫嬗兴煌Ｒ韵率撬鼈冎g的詳細(xì)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(tái)上運(yùn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(gè)參數(shù)。Stable Diffusion的模型參數(shù)相對(duì)較少，為24億個(gè)。
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(zhǎng)篇文章和段落時(shí)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(gè)模型都可以生成高度仿真的圖像，并能夠在多個(gè)任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)。
可解釋性： Stable Diffusion模型具有更好的可解釋性，因?yàn)樗褂昧俗曰貧w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(jìn)行生成和控制。
訓(xùn)練效率： Midjourney的訓(xùn)練時(shí)間可能會(huì)更長(zhǎng)，因?yàn)樗膮?shù)數(shù)量更多，需要更多的計(jì)算資源。相比之下，Stable Diffusion的訓(xùn)練時(shí)間可能較短。
Stable Diffusion生成的圖
總的來說，Midjourney和Stable Diffusion都是非常強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練圖像模型。Midjourney對(duì)語句的訓(xùn)練更精準(zhǔn),圖片存儲(chǔ)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(diǎn),建議ps會(huì)更快，而Stable Diffusion則跑小圖會(huì)更快，目前一次最多可以跑出9張圖，墊圖的時(shí)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(jìn)行解釋和控制，因此對(duì)于某些應(yīng)用程序來說可能更具有吸引力。
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