开源社区对Stable Cascade的支持非常迅速，不过现在使用Stable Cascade的成本还是有些高的，起码需要 12

开源社区对Stable Cascade的支持非常迅速，不过现在使用Stable Cascade的成本还是有些高的，起码需要 12G 显存。 同时 Comfyui 官方会在本周六前支持Stable Cascade。 这里有其他人的测试图片，还有Stable Cascade的各种使用渠道。 一个使用Stable Cascade的ComfyUI 插件： 一个只需要 12G 显存就能运行Stable Cascade的 ComfyUI 插件： 一个 A1111 Web UI 上运行Stable Cascade的插件：

[实践] Comfyui 官方又对 Stable Cascade进行了更新，原来需要下载 7 个模型现在开源社区将其整合为了两个

[实践] Comfyui 官方又对 Stable Cascade进行了更新，原来需要下载 7 个模型现在开源社区将其整合为了两个，只需要选择 C 阶段和 B 阶段的模型文件就行。 同时Comfyui官方还放出了多种Stable Cascade玩法的示例工作流，包括文生图、图生图、图片融合。这次更新之后用合并的模型生成图片质量和美观度上都很不错，我都是直接用的 Midjourney的提示词。 就是还有个问题，生成的图片都有伪影，这个比较离谱，非常影响画面效果。希望过段时间可以修复一下。 工作流及模型下载：

早上尝试Stable Cascade的时候，试了几张图发现 SC 模型生成图片质量比 SDXL 刚发布的时候好不少。

早上尝试Stable Cascade的时候，试了几张图发现 SC 模型生成图片质量比 SDXL 刚发布的时候好不少。 于是就做了一个更详细的测试，SC 和 Midjoureny 使用完全相同的提示词，Midjoureny不是用特殊的参数，一次生成 4 张，各选出一张比较好的进行测试。 下面是对应的测试图，先说我的结论： 在写实场景 SC 生成的内容在美学表现上和细节上跟 Midjourney 差别不是很大，细节上差一些，偶尔可以替代使用。 SC 由于模型规模的原因对于一些概念的理解不够，提示词响应比 SDXL 好但是比 Midjourney 要差。 整体美学表现上相比 SDXL 更发布的时候有大幅提高，虽然还是不如 Midjourney，但是风格表现上很相似，估计拿 MJ 图片做的训练。

已经有人发布了第一个基于Stable Cascade微调的模型HelloWorld SC 1B。

已经有人发布了第一个基于Stable Cascade微调的模型HelloWorld SC 1B。 看起来效果不错，不过还是没有比 SDXL 好太多目前微调 SC 模型的成本也很高。 这个模型总共使用了740张真实的训练图像，涵盖肖像、科幻等主题。所有图像均使用我们的开源 GPT4V 标记器进行标记。 使用的显卡是一张 48G VRAM RTX6000ada。总训练时间为3.5小时。上述参数在训练时会占用约45G的显存。 下面是一些作者的图片示例，这里下载模型：