Stable Cascade
Visão geral de Stable Cascade
Stable Cascade: Uma arquitetura eficiente para modelos de difusão de texto para imagem
Stable Cascade é um modelo inovador de texto para imagem desenvolvido pela Stability AI, aproveitando a arquitetura Würstchen para alcançar alta eficiência e resultados visuais impressionantes. Esta base de código de código aberto fornece scripts de treinamento e inferência, juntamente com vários modelos para diversas aplicações.
O que é Stable Cascade?
Stable Cascade se distingue por seu espaço latente altamente comprimido, permitindo inferência mais rápida e treinamento mais barato em comparação com modelos como Stable Diffusion. Ao empregar um fator de compressão de 42, o Stable Cascade codifica uma imagem de 1024x1024 em uma representação compacta de 24x24, mantendo reconstruções nítidas. Essa eficiência o torna adequado para cenários onde os recursos computacionais são limitados.
Como funciona o Stable Cascade?
Stable Cascade compreende três modelos principais: Stage A, Stage B e Stage C. Os estágios A e B funcionam como autoencoders, comprimindo imagens para um espaço latente menor. Stage C, um modelo de difusão, gera imagens latentes de 24x24 a partir de um prompt de texto fornecido. Essa abordagem em cascata permite uma geração de imagem eficiente e de alta qualidade.
- Stage A: VAE (Variational Autoencoder) para compressão inicial.
- Stage B: Modelo de difusão para maior compressão.
- Stage C: Modelo de difusão condicional de texto para gerar imagens latentes.
Principais recursos e benefícios
- Eficiência: Espaço latente menor leva a uma inferência mais rápida e custos de treinamento reduzidos.
- Alta compressão: Atinge um fator de compressão de 42, codificando imagens de 1024x1024 para 24x24.
- Extensibilidade: Suporta ajuste fino, LoRA, ControlNet e IP-Adapter.
- Resultados impressionantes: Oferece excelente alinhamento de prompt e qualidade estética.
Visão geral do modelo
A versão inclui vários checkpoints para cada estágio:
- Stage C: Versões de 1 bilhão e 3,6 bilhões de parâmetros (3,6 bilhões recomendados).
- Stage B: Versões de 700 milhões e 1,5 bilhão de parâmetros (1,5 bilhão recomendado para detalhes mais finos).
- Stage A: Versão fixa de 20 milhões de parâmetros.
Primeiros passos com o Stable Cascade
Inferência:
Use os notebooks fornecidos na seção inference para vários casos de uso:
- Texto para imagem: Funcionalidade básica para geração de texto para imagem, variação de imagem e tarefas de imagem para imagem.
- ControlNet: Integração com ControlNets para controle avançado sobre a geração de imagens (Inpainting, Face Identity, Canny, Super Resolution).
- LoRA: Implementação para treinar e usar LoRAs para ajustar o Stage C e adicionar novos tokens.
- Reconstrução de imagem: Utilize Stage A & B como Autoencoders (de Difusão), beneficiando-se de uma compressão muito maior, permitindo treinar e executar modelos mais rapidamente.
Treinamento:
Código e explicações para treinar o Stable Cascade do zero, ajuste fino e treinamento de ControlNets e LoRAs estão disponíveis na pasta training.
Casos de uso
- Geração de texto para imagem: Crie imagens a partir de descrições textuais.
- Variação de imagem: Gere variações de imagens existentes.
- Tradução de imagem para imagem: Modifique imagens com base em prompts de texto.
- Integração ControlNet: Controle a geração de imagens usando vários ControlNets.
- Personalização: Ajuste o modelo com LoRAs e conjuntos de dados personalizados.
- Pesquisa eficiente de AI: Use o espaço latente altamente comprimido para treinar seus próprios modelos mais rapidamente.
Para quem é o Stable Cascade?
Stable Cascade é adequado para:
- Pesquisadores de AI que buscam modelos eficientes de texto para imagem.
- Desenvolvedores que criam aplicativos que exigem geração rápida de imagens.
- Artistas e designers que exploram a criatividade assistida por AI.
- Qualquer pessoa interessada nos últimos avanços em modelos de difusão latente.
Por que escolher o Stable Cascade?
- Eficiência: Inferência mais rápida e treinamento mais barato devido ao espaço latente altamente comprimido.
- Extensibilidade: Suporta várias extensões e opções de personalização.
- Desempenho de última geração: Oferece excelente qualidade visual e alinhamento de prompt.
- Código aberto: Base de código disponível gratuitamente e personalizável.
Casos de uso de exemplo com imagens
- Texto para imagem: Gere uma foto cinematográfica de um pinguim antropomórfico em um café lendo um livro.
- Variação de imagem: Crie variações de uma determinada imagem sem um prompt.
- Imagem para imagem: Adicione ruído a uma imagem e regenere-a com base em um prompt de texto.
Detalhes técnicos
Stable Cascade atinge um fator de compressão espacial de 1024 / 24 = 42,67, permitindo codificação e decodificação eficiente de imagens com perda mínima de detalhes.
Comunidade e contribuições
A base de código está em desenvolvimento ativo e as contribuições são bem-vindas. Compartilhe suas ideias, comentários e atualizações para ajudar a melhorar o Stable Cascade.
Licença
O código é licenciado sob a Licença MIT, enquanto os pesos do modelo estão sob a LICENÇA DE COMUNIDADE DE PESQUISA NÃO COMERCIAL DA STABILITY AI.
Comece hoje mesmo
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