Hasdx 和Stable Diffusion ：两种强大的 AI 图像生成模型

hasdx 和Stable Diffusion（一些最好的文本到图像模型）如何在用例、成本、功能等方面叠加。

由 hasdx 模型生成的示例图像。什么时候应该使用哈斯德克斯与Stable Diffusion？

从文本提示生成逼真的图像是人工智能最新进展实现的一项非常有用的功能。在这篇文章中，我们将比较目前可用的两个顶级文本到图像模型 – hasdx 和Stable Diffusion – 以更好地了解它们的优势、差异和理想用例。

首先，一些背景。hasdx和Stable Diffusion都利用深度学习技术来生成与用户提供的文本描述非常匹配的图像。这使得它们对于想要快速构思视觉概念、创建原型资产或制作自定义图像和媒体的创作者、设计师和企业来说非常宝贵。

虽然他们的底层技术相似，但hasdx和Stable Diffusion已经由不同的团队在不同的数据集上进行了训练，从而产生了具有不同功能和优势的模型。hasdx目前在AIModels.fyi上排名#1050，而Stable Diffusion作为最受欢迎的文本到图像模型占据#1的位置。

在这篇文章中，我们将深入研究每个模型，然后直接比较它们。我们还将看到如何使用AIModels.fyi来查找类似的模型并比较它们的输出。让我们开始吧。

关于 hasdx 模型

Replica上的hasdx模型是由cjwbw创建的，cjwbw创建了多个其他AI模型，如point-e和shap-e。它针对图像生成、恢复和增强等创意任务进行了优化。

Hasdx 和Stable Diffusion ：两种强大的 AI 图像生成模型 — 使用复制的默认提示条件生成 hasdx 的示例。

使用复制的默认提示条件生成 hasdx 的示例。

关于hasdx的一些关键事实：

模型类型：文本到图像
模型详细信息页面
每次推理成本：0.0165 USD
平均推理时间：30秒
通过复制托管在 T4 GPU 上

用简单的英语来说，hasdx旨在生成，恢复和增强具有高度真实感和艺术解释的图像。它在一系列创意任务中表现特别出色，从将文本提示转换为令人惊叹的视觉效果到修复旧照片中的损坏。该模型快速、经济实惠，可通过简单的 API 访问。

了解 hasdx 的输入和输出

现在让我们探讨一下如何在我们自己的项目中利用 hasdx。以下是关键输入和输出：

输入

prompt– 所需图像的文本描述。这将指导模型。
negative_prompt– 指定生成图像中不包含的内容的文本。
width– 输出图像的宽度（以像素为单位）（最大 1024）。
height– 输出图像的高度（以像素为单位）（最高 1024）。

输出

映像 URI – API 返回可在其中下载完成映像的 URI。默认情况下，输出为 512×512 像素的 PNG 图像。

通过结合文本提示和否定提示，我们可以快速生成各种自定义图像，hasdx反映了我们的创意愿景。

关于Stable Diffusion模型

由Stability AI开发的Stable Diffusion是当今使用最广泛的文本到图像模型。它拥有超过93万次运行，在AIModels.fyi上名列前茅。

使用复制上的默认设置生成Stable Diffusion的示例

关于Stable Diffusion的一些关键事实：

模型类型：文本到图像
模型详细信息页面
每次推理成本：0.0897 USD
平均推理时间：39秒
通过复制托管在 Nvidia A100 GPU 上

稳定的扩散可生成与文本提示匹配的高度逼真的图像。该模型可生成复杂的细节、照明和构图。它擅长创造性的任务，从将想法转化为图像到生成广阔的虚拟世界。代价是成本更高，速度比 hasdx 慢。

注意：您可以享受本指南，了解如何免费在线运行Stable Diffusion，以及有关如何使用Codeformer （或GFPGAN，如果您愿意）清理Stable Diffusion图像的指南。

了解Stable Diffusion的输入和输出

以下是Stable Diffusion的关键输入和输出：

输入

prompt– 指导图像生成的文本描述。
negative_prompt– 指定生成图像中不包含的内容的文本。
width– 输出图像的宽度（以像素为单位）（最大 1024）。
height– 输出图像的高度（以像素为单位）（最高 1024）。

输出

映像 URI – API 返回可在其中下载完成映像的 URI。默认输出为 768×768 像素的 PNG。

通过结合文本提示和否定提示，Stable Diffusion为我们对生成的图像提供了巨大的创造性控制。

比较 hasdx 与Stable Diffusion

现在我们已经介绍了这两个模型，让我们直接比较几个关键因素的hasdx和Stable Diffusion：

图像质量

稳定的漫射可产生更逼真、更复杂的图像，并具有一致的照明和构图。HASDx图像往往更加风格化。

性能

HASDx 速度更快，可在 30 秒内完成大多数推理。Stable Diffusion大约需要 39 秒。

使用案例

HASDX擅长创造性任务，例如将草图变成成品，恢复/增强照片以及加速构思。
Stable Diffusion非常适合逼真的概念艺术、广阔的虚拟世界和需要复杂细节的商业工作。

成本

HASDX 的价格要便宜得多，每次推理 0.0165 美元，而Stable Diffusion的价格为 0.0897 美元。

总之，Stable Diffusion可生成更高保真度的图像，而hasdx则针对速度和成本进行了优化。

使用 AIModels.fyi 查找相似模型

AIModels.fyi可以轻松搜索类似于hasdx和Stable Diffusion的模型。

发现替代方案的一些提示：

使用搜索栏根据功能和关键字查找模型
按模型类型、成本、运行时间和其他属性进行筛选
查看模型排名并按受欢迎程度或运行量排序

这使我们能够找到符合我们特定要求的型号。例如，我们可以搜索更便宜、更快的Stable Diffusion替代方案，这些替代方案仍然可以为某些用例产生出色的结果。强大的排序和过滤功能可确保您找到适合您需求的模型。