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stablediffusion和midjourney有啥关系

回答

Stable Diffusion 和 Midjourney 是 AI 绘画领域的两个重要模型,它们有以下关系和区别:

  • 关系:都是用于 AI 绘画的工具。
  • 区别:
    • Stable Diffusion 是完全开源的项目,包括模型、代码、训练数据、论文、生态等全部开源,能快速构建强大繁荣的上下游生态,吸引了众多 AI 绘画爱好者加入,推动 AIGC 领域的发展。但它需要较好的电脑配置,尤其是显卡。
    • Midjourney 操作简单方便,创作内容丰富,但需要科学上网并且付费,每月使用费大概在 200 多元。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

教程:深入浅出完整解析Stable Diffusion(SD)核心基础知识 - 知乎

Stable Diffusion(简称SD)是AI绘画领域的一个核心模型,能够进行文生图(txt2img)和图生图(img2img)等图像生成任务。与Midjourney不同的是,Stable Diffusion是一个完全开源的项目(模型、代码、训练数据、论文、生态等全部开源),这使得其能快速构建强大繁荣的上下游生态(AI绘画社区、基于SD的自训练AI绘画模型、丰富的辅助AI绘画工具与插件等),并且吸引了越来越多的AI绘画爱好者加入其中,与AI行业从业者一起推动AIGC领域的发展与普惠。也正是Stable Diffusion的开源属性、繁荣的上下游生态以及各行各业AI绘画爱好者的参与,使得AI绘画火爆出圈,让AI绘画的影响触达到了全球各行各业人们的生活中。可以说,AI绘画的ToC普惠在AIGC时代的早期就已经显现,这是之前的传统深度学习时代从未有过的。而ToC普惠也是最让Rocky兴奋的AIGC属性,让Rocky相信未来的十五年会是像移动互联网时代那样,充满科技变革与机会的时代。Rocky从传统深度学习时代走来,与图像分类领域的ResNet系列、图像分割领域的U-Net系列以及目标检测领域的YOLO系列模型打过多年交道,Rocky相信Stable Diffusion是AI绘画领域的“YOLO”。Stable Diffusion生成图片示例

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

1.Stable Diffusion,它是开源的,你可以在任何高端计算机运行。开始需要付出努力,因为你必须学会正确制作提示,但一旦你做到了,它可以产生很好的结果。它特别适合将AI与来自其他源的图像结合在一起。[如果你走这条路,这里有一个很好的Stable Diffusion指南(请务必阅读第1部分和第2部分)。](https://www.jonstokes.com/p/stable-diffusion-20-and-21-an-overview)2.DALL-E,来自OpenAI,已纳入Bing(您必须使用创意模式)和Bing图像创建器。这个系统很可靠,但比Midjourney差。3.Midjourney,这是2023年中期最好的系统。它的学习曲线最低:只需键入“thing-you-want-to-see --v 5.2”(末尾的--v 5.2很重要,它使用最新的模型),你就会得到一个很好的结果。Midjourney需要Discord。这是[使用Discord的指南](https://www.pcworld.com/article/540080/how-to-use-discord-a-beginners-guide.html)。4.Adobe Firefly内置在各种Adobe产品中,但在质量方面落后于DALL-E和Midjourney。然而,虽然其他两个模型还不清楚他们用于训练人工智能的源图像,但Adobe宣布它只使用它有权使用的图像。以下是它们的比较(每张图像都有模型标记):

【SD】软件原理傻瓜级理解

目前市面上主流的AI绘图软件有两个:Stable Diffusion和Midjourney。Stable Diffusion的优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,缺点是需要比较好的电脑配置,尤其是显卡;Midjourney的优势是操作简单方便,创作内容相当丰富,但是需要科学上网并且付费,目前的使用费大概在每月200多元左右。如果可以融入工作流,这个月费也不算高,毕竟它带来的效率是惊人的,当然前期想要了解玩一玩的,可以试试Stable Diffusion,关于具体的安装方法可以去看看B站的【秋葉aaaki】这个Up主的视频。很多还没有接触过AI绘画的朋友会觉得这个东西很神秘,哪怕装好了软件也会看着一堆英文和参数而一头雾水。今天我就用最傻瓜的方式来讲述一下Stable Diffusion的工作原理和基本功能。

其他人在问
Midjourney提示词
以下是关于 Midjourney 提示词的相关内容: 1. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0 中,将“sref”和 URL 添加到提示的末尾,可利用风格参考图像的视觉风格创建新图像。新提示本身不应包含美学内容,这有助于“sref”的执行。例如:“A young man stands at the edge of the forest cliff, looking over the ocean below.sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyE v 6.0”。 2. 高质量的 Midjourney 绘图提示词可总结为“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”的公式。对人物、环境、摄影灯光等描述越详细,最终效果越接近期望。 3. 若有疑问或需要帮助,可使用“/help”显示基本信息和提示,“/ask”获取问题答案。更多帮助可访问 Midjourney Discord 上的“trialSupport”频道。Midjourney Bot 通过输入指令交互,指令用于创建图像等操作。提示是生成图像的短文本短语,Bot 将其分解为标记与训练数据比较生成图像。精心制作的提示有助于生成独特图像。Bot 频道是允许处理斜杠指令的 Discord 频道,官方 Midjourney Discord 上的某些频道属于 Bot Channels。网站原文请查看:https://docs.midjourney.com/docs/quickstart
2024-09-18
现在有什么免费的图像生成工具?类似midjourney
以下是一些免费的图像生成工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址:https://github.com/StabilityAI 2. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 3. Civitai:用于图像生成。 网址:无 需要注意的是,部分工具可能存在功能限制或需要特定条件才能免费使用。
2024-09-13
midjourney的学习教程
以下是关于 Midjourney 的学习教程: 1. 基础准备: 注册 Discord 账号并加入 Midjourney 服务器,Midjourney 也推出了在线版本,可以直接使用。 2. 掌握关键知识: 掌握 Midjourney 的提示词(Prompt)结构,了解其基本组成部分,如“主体”“媒介”“环境”等,学习构建有效的 Prompt 来生成理想的图像。 熟悉 Midjourney 的常用参数和命令,如放大、细节等参数设置,掌握常用的命令,如/imagine、/test 等。 3. 实践练习: 针对插画、游戏、框架等不同应用场景练习创作,通过实践不断提高 Prompt 编写和图像生成的技巧。 学习他人的优秀作品并进行模仿,观察和学习其他用户的 Prompt 技巧,通过模仿练习提高自己的创作水平。 4. 学习资源: 新手学习手册&干货网站(必看):https://ciweicui.feishu.cn/docx/DPbidgdBeoNw55xKjO6c7ao3nbc?from=from_copylink MJ 官方学习手册(至少看 1 遍):https://docs.midjourney.com/ B 站·莱森 LysonOber 免费视频教程(基础操作必看):https://space.bilibili.com/630876766?spm_id_from=333.337.0.0 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)摄影范式:https://docs.qq.com/sheet/DSXRNUGJIQ0tMWkhu?tab=BB08J2 【腾讯文档】副本野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)绘画范式:https://docs.qq.com/sheet/DSWlmdFJyVVZPR3VN?tab=y0u7ta 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)Niji 二次元范式:https://docs.qq.com/sheet/DSUxaRmprc0FrR25W?tab=c7lsa8 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)三维和抽象:https://docs.qq.com/sheet/DSUlaSHVXT1daaFlJ?tab=BB08J3 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)AI 产品制作与展现:https://docs.qq.com/sheet/DSW1jSFVZTER4Rnlq?tab=BB08J4 需要注意的是,Midjourney 模型强大,能生成高质量图像,可进行充分个性化设置,但使用过程不太便捷,需要通过 Discord 应用加入其频道或创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人才能开始生成图片,学习难度较大,在用户体验和易用性方面还有待改进。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-12
国内版midjourney有哪些
目前国内版 Midjourney 的情况如下: 1. Midjourney 开通了官方公众号,并启动了微信机器人的内测。微信机器人可视为 discord 机器人的简易版本,默认使用 V4 模型且不可切换,可能是 V4 早期版本,图像质量与 discord 目前的模型版本有差距。每个群新增了一个 Midjourney 漫画的机器人,可能针对漫画做了专门训练。针对中文语言模型做了专门训练,并非简单加翻译器。每次默认生成 4 张图片,由于微信 API 不完善,用户需主动输入 VX 或 UX 挑选图片生成高清版本,支持通过“—ar 2:3”命令调整分辨率,但不支持混音,且高清图像分辨率比 discord 机器人差,原因可能是微信压缩或主动调低。 2. 关于关键词的使用: 儿童读物:人物描述+children's book illustration+风格/children's book illustration+描述,例如“可爱的小女孩在旷阔的山林午夜中奔跑,童话风格”翻译为“Sweet little girl running in the middle of the night in the open forest,children's book illustration,Fairy tale style ar 16:9”。 对称图标:描述词+icon design symmetrical,flat,需注意是简洁单一的对称元素。 游戏列表:game sheet of+描述词。 黑暗中灯光效果:Blacklight+描述物体,这是一种偏暗的风格。 图案设计:描述+pattern。 装修/建筑设计:Interior Design+描述文字。 3. Midjourney 在运营中不断改进算法,已发布 5 个版本,通过在提示词后添加“ version 1/2/3/4/5”可调用不同版本,未添加则默认使用“version 5”。
2024-09-11
midjourney使用教程
以下是关于 Midjourney 的使用教程: 1. 生成迪斯尼风格头像: 若您还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作,可查看之前的教程:。 先选一张满意的图片,在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”,然后点击上传文件,选取图片,在聊天框发送(记得点击回车或发送按钮)。 图片上传到服务器并生成唯一链接,点击图片,在浏览器中打开,复制浏览器上方的链接。 使用该链接加 prompt 提示词发送给 Midjourney,Midjourney 会根据需求生成特定图片,这就是 Midjourney 的以图绘图。 2. 工具箱: 3. 官网操作指南: 整体界面:Midjourney 官网现已向生成 100 张以上图片的用户开放使用权限,登录 MJ 官网,左侧为各种页面入口,顶部是生成入口(prompt 框)和搜索框。在社区作品、创作(Create)以及组织(Organize)页面中,可随时使用 prompt 框和搜索框,无需频繁切换页面。 参数设置:可通过点击 prompt 框最右侧的图标来设置常用参数的默认值,包括画面比例和个性化模型开关。 图片参考:在官网上使用图片参考变得简单直观,点击 prompt 框最左侧的图片按钮或直接拖入图片即可,官网会记录所有使用过的图片,方便调用或删除。当鼠标悬停在图片上时,会看到 3 个小图标,从左到右分别是角色参考、风格参考、整图参考,点击相应的图标即可,如需多种参考逻辑可按住 shift 键点选多个图标。
2024-09-10
国内较好用可以替代Midjourney或Stable Diffusion的图像生成工具有哪些
以下是国内一些较好用可以替代 Midjourney 或 Stable Diffusion 的图像生成工具: 1. 吐司:https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh 2. 哩布:https://www.liblib.ai/ 此外,还有一些常见的图像生成工具: 1. DALLE:来自 OpenAI,已纳入 Bing(您必须使用创意模式)和 Bing 图像创建器。 2. Adobe Firefly:内置在各种 Adobe 产品中,但在质量方面落后于 DALLE 和 Midjourney。不过 Adobe 宣布它只使用有权使用的图像。
2024-09-10
请用StableDiffusion生成一幅画,钻井现场,旁边的风景很优美,以柳江盆地的地形和风景为主
很抱歉,目前我无法直接使用 StableDiffusion 为您生成这幅画。但您可以通过以下步骤来实现: 1. 准备好 StableDiffusion 软件,并确保您的计算机满足其运行要求。 2. 了解 StableDiffusion 的相关设置和参数调整方法。 3. 在输入描述中详细准确地描述您想要的画面,如“钻井现场,旁边的风景很优美,以柳江盆地的地形和风景为主”,同时可以补充更多细节,比如光线、色彩、物体的具体特征等,以获得更符合您期望的结果。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-09-03
ai 各种名词的关系图
以下是 AI 相关名词的关系和解释: 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(Generative AI,简称 GenAI)是一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习是一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 深度学习是一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT 是一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AGI 是通用人工智能(Artificial General Intelligence),能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP 是自然语言处理(Natural Language Processing),就是处理人类语言。 LLM 是大型语言模型,数据规模很大,需要大量资金投入。
2024-09-18
算法和模型是什么关系
算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示,它描述了数据之间的关系和模式。例如,在卷积神经网络(CNN)中,其结构就是一种模型,主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域,算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中,某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速,从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深,神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时,在确保 AI 模型的道德和伦理性方面,也涉及到一系列的算法设计和处理步骤,如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外,生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系,使其有可能成为我们的伴侣,这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。
2024-09-15
stable diffusion 与大模型的关系?
Stable Diffusion 与大模型的关系如下: 与其他大模型相比,Stable Diffusion 让用户使用消费级显卡就能实现文生图,且完全免费开源,代码在 GitHub 公开可拷贝使用。 在公众传播层面,AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。GenAI 是生成式人工智能模型,涵盖了 LLM 和 AIGC。 Stable Diffusion 原采用 LDM+UNet,后来改为 DiT。Transformer 是公众传播中常用名词的底层结构,其底层是 function loss 损失函数,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,能在一定 prompt condition 下,重复曾经出现的数据内容实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,能重复曾经出现的内容,其智能体验在于能解释两个数据集压缩后的“连续”能力。与 Alpha Go 不同,Alpha Go 是增强学习模型,学习结果会调整自身参数,有推理能力,而大语言模型在推理方面较弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。
2024-09-13
ai aigc agi 的关系
AI(人工智能)是一个广泛的目标,旨在让机器展现智慧。 AIGC(人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式,其技术可用于多种应用。 AGI(通用人工智能)是能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 生成式人工智能(GenAI)的目标是让机器产生复杂有结构的内容。 ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例,它是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC、UGC(用户生成内容)和 PGC(专业生成内容)都是内容生成的不同方式,主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成,可快速大规模生成内容;UGC 由用户生成,内容丰富多样;PGC 由专业人士或机构生成,内容质量高、专业性强。
2024-09-07
AI和人工智能有什么关系?
AI 即人工智能(Artificial Intelligence)的英文缩写。人工智能的目标是让机器展现智慧,包括生成式人工智能,能让机器产生复杂有结构的物件。AI 可分为弱人工智能(ANI)和通用人工智能(AGI),ANI 在一些特定领域如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等得到巨大发展,但 AGI 尚未取得巨大进展。
2024-08-31
向量数据库高效存储与内存的关系
向量数据库的高效存储与内存有着密切的关系。 在生成式人工智能领域,通过扩展上下文窗口,模型能够处理更大量的文本并更好地保持上下文,但仅扩展上下文窗口并不能充分改善内存,因为推理的成本和时间与提示的长度呈准线性甚至二次方关系。此时,检索机制就显得尤为重要,它通过与提示相关的上下文数据增强和完善 LLM 的原始训练语料库。向量数据库(例如 Pinecone)已成为高效检索相关信息的事实标准,并作为 LLM 的内存层,使模型更容易快速准确地搜索和引用海量信息中的正确数据。 向量数据库专门用于存储高维向量,以实现快速准确的相似性搜索。由于人工智能模型,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的模型会生成并处理这些向量,所以对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。像 GPT3 这样的大型语言模型,因其处理的数据量和复杂性,产生了大量向量化数据,传统数据库难以有效处理,所以基于 GPT3 和类似模型构建的应用在很大程度上依赖于向量数据库来有效地管理和查询这些向量。 例如,Marqo 向量数据库具有嵌入式存储在内存中的 HNSW 索引,实现了最先进的搜索速度,还能利用横向索引分片将规模扩大到亿级文档索引,支持异步和非阻塞数据上传和搜索,使用来自 PyTorch、Huggingface、OpenAI 等公司的最新机器学习模型,可从预先配置的模型开始或自带模型,内置 ONNX 支持和转换功能,可实现更快的推理和更高的吞吐量,并支持 CPU 和 GPU。
2024-08-27