stable-cascade

基于高压缩率架构的新一代AI图像生成模型

Stable Cascade采用三阶段级联架构设计，实现了42倍的图像压缩率，可将1024x1024图像压缩至24x24尺寸。模型在保持图像重建质量的同时，显著提升了处理效率，支持LoRA、ControlNet等主流扩展功能。当前发布了两个Stage C版本，分别为10亿和36亿参数规模。

图像生成人工智能模型深度学习Stable CascadeGithub机器学习开源项目Huggingface

GitHub

Hugging Face

论文

项目简介

Stable Cascade是由Stability AI开发的一款全新的文本生成图像模型，它基于Würstchen架构，是一个具有革新性的AI图像生成项目。这个项目最大的特点是使用了更小的潜在空间来处理图像，这让它在运行速度和训练成本方面都有显著优势。

技术特点

相比于Stable Diffusion使用8倍的压缩比（将1024x1024的图像压缩到128x128），Stable Cascade实现了42倍的压缩比，能够将1024x1024的图像压缩到24x24的尺寸，同时还能保持清晰的图像重建质量。这种高压缩比使得模型在训练成本上比Stable Diffusion 1.5节省了约16倍。

模型架构

Stable Cascade由三个主要组件构成：

Stage A：负责初始图像压缩（约2000万参数）
Stage B：进一步压缩处理（可选700M或15亿参数版本）
Stage C：根据文本提示生成图像（可选10亿或36亿参数版本）

性能评估

根据人工评估结果，Stable Cascade在提示词对齐度和美学质量方面都优于其他主流模型。在30步推理的情况下，它的表现超过了：

Playground v2（50步推理）
SDXL（50步推理）
SDXL Turbo（1步推理）
Würstchen v2（30步推理）

实用价值

该模型特别适合对效率要求较高的场景应用。它支持多种扩展功能：

微调训练
LoRA适配
ControlNet控制
IP-Adapter接入
LCM优化等

使用限制

模型目前主要用于研究目的，适用于：

生成模型研究
模型安全部署研究
艺术创作和设计
教育工具开发

但需注意以下限制：

人脸和人物生成可能存在不准确
图像自动编码过程会有一定损失
不应用于生成事实性或真实性内容

部署要求

使用bfloat16数据类型需要PyTorch 2.2.0或更高版本。如果无法满足该要求，用户可以使用float16数据类型，并下载完整精度或bf16变体权重后转换为float16格式使用。

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