ComfyUI教程
ComfyUI如何使用Stable Cascade提高图像生成的效率？
Stable Cascade 是由 Stability AI 最新推出的文图生成模型，采用了创新的 Würstchen 架构，显著提高了图像生成的效率。与传统的 Stable Diffusion 模型相比，Stable Cascade 的潜空间压缩系数达到了惊人的 42，大幅度降低了训练和生成成本，同时保持了高质量的图像输出。
核心优势
- 速度与成本： 初始图片尺寸为 1024 X 1024，经过压缩后转换为 24 X 24 的编码，大大加快了生成速度，降低了运算成本。
- 技术兼容性： 兼容包括 finetuning, LoRA, ControlNet, IP-Adapter, LCM 等多种技术，增强了模型的适应性和多功能性。
- 图像质量： 在指令对齐和美学质量上有显著提升，根据 Stability AI 的评估，其性能优于前一代模型。
对比 Midjourney
进行了与 Midjourney 的比较测试，结果显示 Stable Cascade 在保持提示精度方面表现优于 Midjourney，尤其是在符合特定 prompt 要求的精确度上有明显优势。不过，美学上的表现还是较为主观，取决于个人偏好。
测试案例
棉树与窗帘风格画作： Stable Cascade 更好地匹配了提示中的棉树和窗帘，展现了中式水墨画的风格和色调。
亚洲女性旅行者的肖像： 在人像的细节处理上，尽管 Stable Cascade 在面部表现上有所欠缺，整体的图片构图与 prompt 对齐较好。
卡通风格的胖猫： 两个模型的表现相近，但个人偏好可能影响最终的选择。
Stable Cascade Workflow
要开始使用 Stable Cascade，你需要按以下步骤操作：
下载模型
前往 Stable Cascade 模型页面，下载 stage b 和 stage c 模型，将其放置于 ComfyUI 的 models/checkpoints 目录下。
更新与配置 ComfyUI
- 确保你的 ComfyUI 更新到最新版本。
- 打开默认的 workflow，将 Empty Latent Image 节点调整为 StableCascade_EmptyLatentImage，并设置潜空间压缩系数为 42。
- 替换 checkpoint 节点模型为 stage c。
添加与连接节点
添加一个新的 Checkpoint 节点和 KSampler 节点。
引入 StableCascade_StageB_Conditioning 节点。
在第二个 Checkpoint 节点中选择 stage b 模型，并正确连接所有节点。
完成这些设置后，你将能够体验到 Stable Cascade 的强大功能，无论是用于商业广告还是个人艺术创作，都能大幅提升效率和质量。
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