MidJourney与Stable Diffusion到底应该怎么选?

王福强

2023-06-11


其实标题的表述并不严谨,确切的说,Stable Diffusion是一类模型(族), MidJourney底层也是Stable Diffusion模型, 所以,我们本篇提到的Stable Diffusion更多是指Automatic1111 Stable Diffusion WebUI这个开源产品(其它像Vladmandic Stable Diffusion WebUI或者Anapnoe Stable Diffusion WebUI-UX等都属于这一类)。

MidJourney(后文简称MJ)和Stable Diffusion WebUI(后文简称SD)初感觉是, MJ入门门槛更低,用户体验更友好,所以,用户更容易上手,一上来也更容易生成满意的图像,而SD则显得复杂,而且不懂调教的人也不容易出好的图像,尤其是直接使用SD 1.5或者SD 2.1基础模型。

MJ虽然容易上手出满意的结果,但需要特殊信道触达(这里有些人会看不懂,看不懂就算了),而且有自己的内容审查和规约, SD则毫无这些限制,可以本机无限制,也可以利用云上资源,唯二对用户不友好的是:

  1. 上手门槛稍高,非专业人士看教程就已经晕了;
  2. 如果没有一站式安装包,安装和配置对非专业人士来说简直地狱级别;

这是否意味着大家都去选择MJ就可以了呢? 其实也不一定,时至今日,真正业内人士对MJ和SD的诉求并不是初看起来那么水火不容,而是会结合起来使用。

MJ可以帮助创作者快速实验并激发创作灵感,选择初步满意的图像之后,可以再将其转给SD做精修和非标准化作业。

所以,两者都用用,并没坏处,尤其是各种个性化的场景,SD往往更趁手。

说白了就是上限高低与下限高低的组合,MJ下限高但上限低,SD则下限低而上限高,SD入门门槛高可以靠专业学习借鉴,但MJ上限低的问题,就只能靠其它工具来补足了。

BTW. 扶墙老师上个月做了一套SD的系列课程,涵盖了SD从理论到实践到场景的全方位行知,感兴趣的同学或者工作中有需要的同学可以关注下哦;)


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