厭倦了無盡的 AI 影像工具?
Stable Diffusion 將自己定位為一款追求「自由」的 AI 圖像生成解決方案。當你搜尋能根據文字描述生成高品質圖片的強大文字轉圖片模型時,你可能會接觸到它或看到相關推薦。
然而,在一個快速擴張的領域中,有類似的模型和競爭對手,例如 Midjourney、Seedance 和 Veo 3,您可能會想:Stable Diffusion 是否值得您花時間,或者 Stable Diffusion 是否真的能提供專業級的結果?
這篇 Stable Diffusion 評測 提供了關於這款 AI 圖像生成模型的所有必要資訊,並回答這個關鍵問題。
目錄
Stable Diffusion 是由 Stability AI 開發的彈性深度學習文字轉圖片模型。它基於 2022 年推出的擴散技術,能將文字描述轉換為視覺呈現。該模型使用 CLIP ViT-L/14 文字編碼器,依照提示生成高品質圖像。
與早期的擴散模型相比,最新的 Stable Diffusion 3.5 顯著降低了記憶體需求。它透過在潛在空間中實現擴散過程,實現了卓越的架構創新。早期模型直接在影像空間中運行。
由於技術突破及其開源特性,Stable Diffusion 很快就吸引了更廣泛的用戶群,包括開發人員、研究人員、個人創作者和企業用戶。
• 隨版本更新持續進化。自首次發佈以來,這款文字轉圖像生成模型經歷了重大演進。主要版本包括 Stable Diffusion 1.5、2.0、2.1、3.0,以及最新的 3.5 系列。它們在輸出品質、提示理解與生成能力等多方面都有大幅提升。
• 多種模型版本。多個專用模型用於滿足不同使用者需求。最新的基礎模型是 Stable Diffusion 3.5,相較以往版本有顯著改進。目前 Stable Diffusion 家族主要有四個版本:Stable Diffusion 3.5 Large、Large Turbo、Medium 和 Flash。
• 進階提示理解能力。目前的 Stable Diffusion 3.5 採用先進的多文字編碼器架構,使其能更有效處理更複雜、細緻的提示。它可處理長達 10,000 字元的文字描述,使用者得以提供更加詳細的說明,同時 Stable Diffusion 也能產生更高品質、更精準的結果。
• 商業與創作的彈性。Stable Diffusion 3.5 模型以 Stability AI 社群授權與企業授權方式釋出,允許商業與非商業用途。對大多數一般使用者而言,例如研究人員、開發者,以及年營收低於 100 萬美元的小型企業,只要未達上述門檻,便可自由、不受限制地使用 Stable Diffusion。使用者也能自由調整這套 AI,以符合自身的具體需求與藝術風格。
如上所述,Stable Diffusion 的多功能性使其幾乎適用於所有使用者。無論是開發人員、研究人員、設計師、數位藝術家、AI 愛好者,甚至學生,都可以從其功能中獲得顯著的益處。
最新的 Stable Diffusion 3.5 車型擁有先進的功能,可產生更精細的影像細節。生成的照片通常擁有精準的光線和主體。此外,它還能根據您的提示更好地契合特定的藝術風格。
對於大多數影像生成模型來說,人手和臉部特徵等區域尤其具有挑戰性。採用 16 通道 VAE 可以有效解決這些常見的偽影和缺陷。穩定擴散 (Stable Diffusion) 擅長渲染精準的光照效果。
儘管取得了這些進步,Stable Diffusion 仍然存在一些不足之處。該模型仍然面臨一些挑戰,尤其是在全身渲染方面。與其他 AI 影像生成模型一樣,Stable Diffusion 經常會產生意想不到的結果,尤其是在生成完整的人體模型時。目前的 Stable Diffusion 3.5 在特寫鏡頭、人像以及各種非人體拍攝對像上表現良好。
穩定擴散 (Stable Diffusion) 的效率取決於所使用的特定模型版本、硬體、輸出設定和提示。通常,使用強大的 NVIDIA GPU,您可以在 5-15 秒內輕鬆生成標準的 1024x1024 影像。與許多替代方案相比,穩定擴散 (Stable Diffusion) 更勝一籌,它允許使用者在自己的資料集上訓練和微調模型。這對於專業用戶尤其有價值。
與之前的型號相比,目前的 Stable Diffusion 3.5 版本使用起來更加便利。然而,「便捷」與你的技術能力、經驗程度以及所選的介面息息相關。
依照不同的技術熟悉程度,有多種使用方式可選。前往官方 Stability AI 網站,取得授權後,依說明提交 POST 請求即可。
相對而言,由於各種整合解決方案,Stable Diffusion 的設定流程已大大簡化。此外,Stable Diffusion 擁有一個 WebUI,其中包含一個全面的儀表板,以便更好地控制生成過程。為了有效地進行本地部署,也建議驗證建議的硬體需求。對於初學者,我們建議在 Windows 10 或 11 上使用 Stable Diffusion。
大多數活躍的社群和平台,例如 Reddit、Discord 和論壇,都收集了有關穩定擴散的相關技術、創作和問題解決方案。這個由社群驅動的支援生態系統可以快速分享新的模型、功能、實用的解決方案和其他寶貴資源。
| 功能/型號 | 穩定擴散 | 中途 | 種子舞 | VEO 3 |
| 價錢 | 免費開源模式(社群許可)。硬體和雲端服務的成本 | 訂閱:約 $10 – $$1,152/月 | API:每個影片 $0.09 – $1.50 | API:Gemini 開發者 API 定價 |
| 硬體需求 | 高(需要強大的 GPU) | 低(在 Discord 上運行,無需本地硬體) | 基於雲端(無需用戶硬體) | 基於雲端(無需用戶硬體) |
| 客製化 | 廣泛(開源,支援 ControlNet、LoRA 和自訂模型訓練) | 有限(透過提示和基本參數) | 廣泛(透過提示和創造性控制) | 有限(主要在提示中) |
| 影像/視訊品質 | 高上限,取決於模型和調整 | 預設畫質高,藝術風格濃厚 | 高清 1080p 視頻 | 8 秒 720p 至 1080p 視頻 |
| 文字理解 | 很好,透過自訂模型進行訓練和增強 | 出色的 | 非常好,能理解複雜的提示 | 優秀,理解複雜的敘述 |
| 便於使用 | 學習曲線更陡峭 | 簡單 | 基於 API,需要集成 | 簡單,需要集成 |
對於特定用戶群體,尤其是那些擁有專業技術且有客製化需求的用戶,Stable Diffusion 是一個不錯的選擇。它提供的功能足以彌補其較高的學習曲線和硬體要求。然而,對於初學者來說,許多競爭對手提供了更簡單的設定和使用體驗。如果您擁有相容的硬體並有充足的學習動力,Stable Diffusion 是一款靈活且富有創意的 AI 影像生成工具。
問題 1:Stable Diffusion 要多少錢?
Stability AI 為開發者、研究人員、小型企業與創作者提供 社群授權(Community License),可免費使用核心模型(包括 Stable Diffusion 3),除非你的企業年營收超過 100 萬美元,或你是將 Stable Diffusion 模型用於商業目的。一般來說,核心模型與其衍生作品都可免費使用。你只需填寫必要資訊並提交申請,即可獲得免費社群授權。想了解更多其他選擇,可閱讀這篇介紹 免費 AI 圖像生成器 的文章!
問題 2:Stable Diffusion 有硬體需求嗎?
當您想在電腦上執行 Stable Diffusion 時,使用者體驗很大程度上取決於硬件,尤其是 GPU、RAM 和 CPU。您應該擁有一張 NVIDIA 顯示卡。 NVIDIA 的 CUDA 技術採用先進的加速技術設計。它是運行 Stable Diffusion 最相容的選擇。由於缺乏優化,通常不建議使用 AMD 顯示卡。
問題 3:Stable Diffusion 適合新手嗎?
透過一鍵安裝套件和雲端服務,Stable Diffusion 的入門變得輕鬆許多。然而,對於初學者來說,學習過程仍然需要一定的時間,更別提完全掌握它的潛力了。無論您選擇本機安裝或雲端服務,執行 Stable Diffusion 後,都可以透過 WebUI 進行互動。 Web 使用者介面提供視覺化的文字轉圖片和圖片轉圖片功能。您可以使用它們來產生和修改圖片。此外,您通常需要提供詳細的文字描述來產生所需的圖片。最終生成的圖片品質很大程度取決於您提供的提示。
問題 4:Stable Diffusion 可以產生哪些類型的圖片?
Stable Diffusion 能生成各種類型的圖片。大多數藝術風格都受支援,包括寫實照片、動漫、油畫、水彩等。輸出效果主要取決於所使用的具體 AI 模型與你提供的提示。
首先,你需要選擇一個 Checkpoint 模型。該模型決定生成圖像的核心風格,例如是偏寫實還是卡通。你可以在 Hugging Face 等社群平台上搜尋並下載相關模型,然後再用較小的模型進一步微調。
問題 5:我可以將 Stable Diffusion 用於商業用途嗎?
是的,您可以將穩定版擴散用於商業用途。但是,請在官方網站上核實您正在使用的穩定版擴散版本的特定條款。不同型號版本之間的規則可能有所不同。此外,您應確保您計劃的商業用途不會違反許可證的禁止活動。此外,請注意您產生的圖像可能缺乏版權保護。
結論
這篇 Stable Diffusion 評測 為你詳細介紹了 Stability AI 的文字轉圖片生成模型,特別是最新的 Stable Diffusion 3.5。透過這份評測,你應該已清楚了解其能力、效能、優點與缺點。閱讀完本文後,你應能準確判斷 Stable Diffusion 能為你做到什麼,以及它是否值得你投入時間。
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