稳定扩散模型对比其他模型

在生成式AI领域，每天都有大量工具和模型涌现。区分这些工具并选择合适的工具变得非常困难。本章将根据各种功能比较不同的图像生成工具。

AI图像生成模型

在比较图像生成模型之前，让我们了解使用的机器学习模型的工作原理和类型。

扩散模型

扩散模型在图像-标题配对数据集上进行训练。训练完成后，模型能够理解和解释用户提供的文本提示，创建低分辨率图像，并逐步添加细节，将其转换为具有高分辨率的完整图像——提示中提供的属性。

潜在扩散模型是对潜在空间中扩散建模的改进。该模型包含一个编码器，用于解释提示并将其转换为称为潜在空间的压缩版本。下一步是扩散过程，其中涉及添加噪声。最后一个组件是解码器，它重建图像。

生成对抗网络 (GAN)

在这种方法中，两个神经网络相互对抗。一个网络是生成器，负责创建图像；另一个网络是判别器，用于确定生成的图像是否真实。

Transformer 模型

Transformer 由 Google 设计，用于改进自然语言处理、语音识别和文本自动补全。该模型负责理解和解释提示的含义，并将数据点转换为视觉表示。

AI图像生成工具

市场上有很多文本到图像生成工具。这些工具使用我们上面讨论的一种或多种图像生成机器学习模型。

让我们来看一些流行的文本到图像生成工具：

DALL-E

DALL-E 是 OpenAI 开发的一种文本到图像模型。它具有使用自然语言作为提示生成图像的独特功能。最新的 DALL-E 3 模型于 2023 年 10 月发布。可以通过 ChatGPT 访问 DALL-E 3。

Midjourney

Midjourney 是一种生成式人工智能工具，可以根据自然语言描述生成图像。它接受类似于 OpenAI 的 DALL-E 和 Stability AI 的 Stable Diffusion 的提示。

Adobe Firefly

Adobe Firefly 是一系列生成式 AI 模型，为 Adobe Photoshop 中的功能提供动力。

稳定扩散与 DALL-E 与 Midjourney 的比较

下表根据一些功能比较了稳定扩散与其他文本到图像生成工具：