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Stable Cascade | 文本到圖像

在這個 ComfyUI 工作流程中,我們使用 Stable Cascade,一個在幾乎所有模型比較中在提示對齊和美學質量上表現更好的文本到圖像模型。您可以嘗試更詳細的提示來查看結果。

ComfyUI Stable Cascade 工作流程

Stable Cascade workflow in ComfyUI
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ComfyUI Stable Cascade 範例

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ComfyUI Stable Cascade 說明

1. Stable Cascade ComfyUI 工作流程

在這個 ComfyUI 工作流程中,我們利用 Stable Cascade,一個以提示對齊和美學卓越著稱的優秀文本到圖像模型。與其他 Stable Diffusion 模型不同,Stable Cascade 採用了三階段管道(階段 A、B 和 C)架構。這種設計使得在高度有效的潛在空間中進行分層圖像壓縮,從而產生卓越的圖像質量。

2. Stable Cascade 概述

Stable Cascade 作為一個突破性的文本到圖像模型出現,利用了創新的 架構。這個模型以其更高的圖像質量、更快的速度、更低的成本和更容易的定制而著稱。

2.1. 三階段過程結構

Stable Cascade Stage A: Stable Cascade 的階段 A 利用向量量化生成對抗網絡(VQGAN)來實現圖像壓縮,壓縮比為四倍。這個階段創新地將值量化為來自學習代碼簿的 8,192 個唯一條目之一,類似於從調色板中選擇顏色。這種量化不僅在空間上將圖像壓縮為 4:1,而且通過使用離散的標記來表示圖像,大大減少了數據大小。這種方法與 Stable Diffusion 使用的浮點值形成對比,提供了一種更緊湊和高效的壓縮技術。

Stable Cascade Stage B: 進入階段 B,Stable Cascade 展示了其在圖像數據精煉方面的實力。在這裡,來自階段 A 的離散標記通過潛在擴散模型進行轉換,巧妙地結合了 IP Adapter 的原理與擴散技術,以引導創建類似的輸出圖像。階段 B 在將標記化數據轉換回豐富、詳細的浮點值方面表現出色,提升了圖像的語義質量。這一階段的設計注重效率,專注於創建完美匹配輸入的去噪潛在變量,從而使訓練過程更加流暢並減少計算需求。

Stable Cascade Stage C: 階段 C 引入了一種新穎的方法,通過向階段 B 的語義輸出添加噪聲,然後使用一系列 ConvNeXt 塊進行精細去噪。目的是精確複製語義內容,避免需要降採樣。這一階段在將語義塊轉變為連貫作品中發揮關鍵作用,階段 B 可以進一步精細化,最終生成高質量圖像。階段 C 戰略性地使用 ConvNeXt 塊,強調其高效交付頂級性能的承諾,避免了通常達到這種先進結果所需的高昂計算成本。

2.2. 為何 Stable Cascade 脫穎而出

卓越的美學質量: 評估顯示,Stable Cascade 在提供視覺上令人驚嘆的圖像方面顯著超過 Stable Diffusion XL。它實現了 SDXL 2.5 倍的美學質量,並且驚人地超過 SDXL Turbo 5.5 倍,展示了其在生成高質量視覺效果方面的卓越能力。

增強的推理速度: 得益於其創新架構,Stable Cascade 提供了一個更高效的推理過程,比其前身更有效地利用資源。具有顯著的 42 倍壓縮因子,它能將 1024x1024 圖像轉換為緊湊的 24x24 尺寸。這種效率並不影響圖像質量,而是加快了生成過程,使其成為快速生成圖像的突破性技術。

改進的提示理解: Stable Cascade 在理解和對齊用戶提示方面也表現出色,無論是簡短還是詳細的提示。人類評估表明,它在準確解釋提示方面超過了其他模型,確保生成的圖像能夠緊密匹配用戶的願景。

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