Stable Diffusion V2.1非標(biāo)準(zhǔn)分辨率圖像高清渲染
Stable Diffusion V2.1非標(biāo)準(zhǔn)分辨率圖像高清渲染
Stable Diffusion V2.1發(fā)布，支持非標(biāo)準(zhǔn)分辨率圖像高清渲染。
SD2.1在線體驗
在線體驗地址:http://acg.aiartwork.online/
模型包括：
NovelAI，NovelAI的模型訓(xùn)練使用了數(shù)千個網(wǎng)站的數(shù)十億張圖片，包括 Pixiv、Twitter、DeviantArt、Tumblr等網(wǎng)站的作品。
Waifu，waifu的模型可用于生成二次元的卡通形象，可以生成獨有的二次元動漫小姐姐和主人公
Stable diffusion-v2.1，以英文為輸入的通用圖像生成模型
這次發(fā)布，距離2.0大版本更新相距不到兩周時間。一方面體現(xiàn)了公司效率之高；但另一方面，也暴露了前代模型存在的諸多不足。
本次更新，主要有三大亮點。
減少人像過濾：可以澀澀，但不完全能
在2.0版本中，為了防止色情內(nèi)容和名人肖像的濫用，保護人類藝術(shù)家的權(quán)益，Stability AI使用了LAION的NSFW（不適宜辦公場所觀看）過濾器，過濾成人內(nèi)容。
但是，許多用戶反映，該過濾器過于保守，對于一些模棱兩可的圖像，只要機器認(rèn)定是NSFW的內(nèi)容，就會慘遭「和諧」。
這減少了模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的人物數(shù)量，導(dǎo)致用2.0創(chuàng)作的人像圖片都顯得異常詭異。
StabilityAI聽取了用戶的反饋，調(diào)整過濾器以減少限制。
在與LAION-5B的開發(fā)者合作分析了NSFW過濾器及其對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影響后，將設(shè)置調(diào)整得更加平衡。
調(diào)整后的版本在引入新的提示詞的基礎(chǔ)上，加入了許多之前版本的提示詞，以便在2.0中過濾掉的絕大多數(shù)圖像重新加入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，用以訓(xùn)練2.1版本。
但是官方也給各位老司機潑了盆冷水：2.1版本仍然會去除絕大多數(shù)成人內(nèi)容。
畢竟，減少過濾限制是為了提升人像精度。
2.1版本在2.0的模型上進行微調(diào)，不僅可以輕松呈現(xiàn)美麗的建筑概念和自然風(fēng)光，也可以生成人物和流行文化的夢幻形象。
非標(biāo)準(zhǔn)分辨率圖像渲染加強，輕松制作8K大片
該模型還能夠渲染非標(biāo)準(zhǔn)分辨率的圖像。這可以幫助用戶完成各種創(chuàng)舉，例如使用極致的縱橫比，為用戶提供美麗的遠(yuǎn)景和史詩般的寬屏圖像。
2.0版本相較于1.0版本，最大的更新在于生成圖像，尤其是建筑概念和自然風(fēng)光圖像的質(zhì)量。
而2.1版本更是在建筑、室內(nèi)設(shè)計、野生動物和景觀場景方面的圖像質(zhì)量上，進行了又一次飛躍。
2.1版本之所以能輕松呈現(xiàn)美麗的建筑概念和自然風(fēng)光，主要依靠其更長的訓(xùn)練時長。
與模型2.0相比，新版本在LAION數(shù)據(jù)集上多訓(xùn)練了接近20萬個樣本。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增加，大大提升了非標(biāo)準(zhǔn)分辨率圖像的渲染能力。
加強反向提示詞，圖像更精致
反向提示詞（negative prompt）與提示相反，它允許用戶告訴模型不生成什么。
該版本加強了反向提示詞的應(yīng)用，用于消除不需要的細(xì)節(jié)，進行圖像微調(diào)，例如手部損壞、手指過多或失焦和圖像模糊。
用戶可以使用加權(quán)提示提示模型，對組合中的特定元素進行微調(diào)，例如某些顏色、對象或?qū)傩浴?/p>
使用提示加權(quán)優(yōu)化整體圖像，以增加或減少合成元素，使用戶能夠更好地控制圖像合成。
根據(jù)沒有反向提示詞（左）和有反向提示詞（右）生成圖片的比較，可以發(fā)現(xiàn)后者在細(xì)節(jié)方面更加完美。
該圖中，反向提示用于告訴模型限制樹木、灌木叢、樹葉和綠色植物的突出程度，同時保持相同的初始輸入提示。
雖然此次版本更新未能完全開放NSFW內(nèi)容，但并不影響用戶使用的熱情。畢竟在AIGC領(lǐng)域，Stable Diffusion是當(dāng)之無愧的頂流。
