Stable Cascade简介
Stable Cascade作为一款新型的文本到图像转换模型，凭借其创新的三阶段架构，标志着人工智能领域的一个重要里程碑。基于Würstchen架构，此模型不仅在质量、灵活性、细化调整和效率方面树立了新的标准，而且特别注重打破硬件限制，使更多的研究人员和消费者能够轻松接触和训练高级AI模型。
开源地址：https://github.com/Stability-AI/StableCascade
Würstchen论文地址：https://openreview.net/pdf?id=gU58d5QeGv
Stable Cascade功能特点
除了文本生成图像之外，Stable Cascade 还可以生成图像变化和图像到图像的特色功能。
图像变化：基于原始图像，在不改变颜色、整体架构的情况下，衍生出更多形态的图像。
其技术原理是，使用 CLIP 从给定图像中提取图像嵌入，然后将其返回到模型中。
图像到图像生成：上传一张图像，然后生成相似形态，不同颜色、类型的图像。其技术原理是，向给定图像添加噪声，然后将其用作生成的起点。
Stable Cascade实验数据
为了测试SC的性能，研究人员将其与SDXL、SDXL Turbo、Playground v2和Würstchen v2主流扩散模型进行了深度比较。
据此，官方认为 Stable Cascade 在架构设计方面较佳，可以在保持高质量输出的同时维持高效的推理速度。
