stable diffusion和国内的这些AI绘画的模型有什么区别

庞大的数据集和用户的弱监督学习对在线二次元绘画AI有着重要的作用。这两者可以让在线的Niji·journey比本地部署的Stable Diffusion更强大，原因如下：1.更丰富的数据集：在线二次元绘画AI可以访问到庞大的、涵盖各种绘画风格和技巧的数据集。这些数据集不断地更新和扩展，使得在线AI能够不断学习到最新的绘画技巧和风格。2.实时更新：在线二次元绘画AI可以实时地从用户的弱监督学习中获得反馈，从而不断调整和优化其绘画策略。3.计算能力：在线二次元绘画AI可以利用云计算资源进行大规模并行计算，从而加速模型的训练和推理过程。相比之下，Stable Diffusion通常受限于本地设备的计算能力，这可能导致其性能不如在线AI。4.模型更新：在线二次元绘画AI可以随时获得最新的模型版本和功能更新。这意味着它能够更好地适应不断变化的绘画风格和技巧。Stable Diffusion的模型更新相对较慢，可能无法紧跟潮流。5.协同学习：在线二次元绘画AI可以从全球范围内的用户中学习，从而更好地理解各种绘画风格和技巧。Stable Diffusion则只能依赖于有限的本地模型，可能无法全面了解二次元绘画的各种可能性。综上所述，庞大的数据集和用户的弱监督学习使得在线二次元绘画AI具有更强大的学习能力和更广泛的适应性。这些优势让Niji·journey在二次元绘画方面相较于Stable Diffusion具有更高的性能和实用性。下面我将通过一些例子，来说明运用Niji·journey产出二次元角色设计的方法和技巧：

**中国开源项目在今年赢得全球粉丝，并且已经成为积极开源贡献者。**其中几个模型在个别子领域中脱颖而出，成为强有力的竞争者。DeepSeek在编码任务中已成为社区的最爱，其组合了速度、轻便性和准确性而推出的deepseek-coder-v2。阿里巴巴最近发布了Qwen-2系列，社区对其视觉能力印象深刻，从具有挑战性的OCR任务到分析复杂的艺术作品，都完成的非常好。在较小的一端，清华大学的自然语言处理实验室资助了OpenBMB项目，该项目催生了MiniCPM项目。这些是可以在设备上运行的小型<2.5B参数模型。它们的2.8B视觉模型在某些指标上仅略低于GPT-4V。2024年是AI图像视频迅速发展的一年，这个赛道竞争异常激烈国外Stability AI发布的Stable Video Diffusion，是第一个能够从文本提示生成高质量、真实视频的模型之一，并且在定制化方面取得了显著的进步。并且在今年3月，他们推出了Stable Video 3D，该模型经过第三个对象数据集的微调，可以预测三维轨道。OpenAI的Sora能够生成长达一分钟的视频，同时保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。它使用时空补丁，类似于在变压器模型中使用的令牌，但用于视觉内容，以高效地从大量视频数据集中学习。除此之外，Sora还使用了其原始大小和纵横比的视觉数据进行训练，从而消除了通常会降低质量的裁剪和缩放。Google DeepMind的Veo将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合，通过编码器和潜在扩散模型处理它们，以创建独特的压缩视频表示。然后系统将此表示解码为最终的高分辨率视频。

码字不易，希望大家能多多点赞！Rocky持续在撰写Stable Diffusion XL全方位解析文章，希望大家能多多点赞，让Rocky有更多坚持的动力：[深入浅出完整解析Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础知识967赞同·148评论文章](https://zhuanlan.zhihu.com/p/643420260)2023.08.26最新消息，本文已经撰写Stable Diffusion 1.x-2.x系列和对应LoRA的训练全流程与详细解读内容，同时发布对应的保姆级训练资源，大家可以愉快地训练属于自己的SD和LoRA模型了！2023.07.26最新消息，由于Stable Diffusion模型的网络结构比较复杂，不好可视化，导致大家看的云里雾里。因此本文中已经发布Stable Diffusion中VAE，U-Net和CLIP三大模型的可视化网络结构图，大家可以下载用于学习！大家好，我是Rocky。2022年，Stable Diffusion模型横空出世，成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一，并为工业界、投资界、学术界和竞赛界都注入了新的AI想象空间，让AI再次“性感”。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。