Stable Cascade 对比 Background.lol

Stable Cascade 是由 Stability AI 开发的一款文本到图像的扩散模型，基于 Wurstchen 架构。它采用三阶段流程（阶段 A、B 和 C），在将图像压缩到 24x24 潜在空间后再生成高分辨率输出，使训练和推理的成本远低于标准的 Stable Diffusion 模型。

模块化设计将文本条件生成（阶段 C）与像素解码（阶段 A 和 B）分开。这种分离允许你仅对阶段 C 进行微调，适用于 ControlNet、LoRA 和自定义训练流程，而无需重新训练整个模型。Stability AI 在 GitHub 上发布了训练、微调、ControlNet 和 LoRA 脚本，以及推理代码。

Stable Cascade 主要面向研究人员、机器学习工程师和艺术家，旨在实现对消费者硬件的高效图像生成。它支持文本转图像、通过 CLIP 嵌入的图像变体，以及图像到图像的生成。模型权重已在 Hugging Face 发布，并通过 diffusers 库运行。

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