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
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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。
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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。
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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
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添加一个新的 Checkpoint 节点和 KSampler 节点。
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引入 StableCascade_StageB_Conditioning 节点。
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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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