穩定擴散模型對比其他模型

在生成式AI領域，每天都有大量工具和模型湧現。區分這些工具並選擇合適的工具變得非常困難。本章將根據各種功能比較不同的影像生成工具。

AI影像生成模型

在比較影像生成模型之前，讓我們瞭解使用的機器學習模型的工作原理和型別。

擴散模型

擴散模型在影像-標題配對資料集上進行訓練。訓練完成後，模型能夠理解和解釋使用者提供的文字提示，建立低解析度影像，並逐步新增細節，將其轉換為具有高解析度的完整影像——提示中提供的屬性。

潛在擴散模型是對潛在空間中擴散建模的改進。該模型包含一個編碼器，用於解釋提示並將其轉換為稱為潛在空間的壓縮版本。下一步是擴散過程，其中涉及新增噪聲。最後一個元件是解碼器，它重建影像。

生成對抗網路 (GAN)

在這種方法中，兩個神經網路相互對抗。一個網路是生成器，負責建立影像；另一個網路是判別器，用於確定生成的影像是否真實。

Transformer 模型

Transformer 由 Google 設計，用於改進自然語言處理、語音識別和文字自動補全。該模型負責理解和解釋提示的含義，並將資料點轉換為視覺表示。

AI影像生成工具

市場上有很多文字到影像生成工具。這些工具使用我們上面討論的一種或多種影像生成機器學習模型。

讓我們來看一些流行的文字到影像生成工具：

DALL-E

DALL-E 是 OpenAI 開發的一種文字到影像模型。它具有使用自然語言作為提示生成影像的獨特功能。最新的 DALL-E 3 模型於 2023 年 10 月釋出。可以透過 ChatGPT 訪問 DALL-E 3。

Midjourney

Midjourney 是一種生成式人工智慧工具，可以根據自然語言描述生成影像。它接受類似於 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，為 Adobe Photoshop 中的功能提供動力。

穩定擴散與 DALL-E 與 Midjourney 的比較

下表根據一些功能比較了穩定擴散與其他文字到影像生成工具：