在 2024 年 2 月 12 日，Stability.Ai 公司发布了新模型 Stable Cascade。
上线了一段时间的新模型，小伙伴们体验感如何呢？这篇文章和你深度聊聊~
往期介绍：
一、前言
Stable Cascade 模型最大的优点是
是能生成带有文字的图片，文字出错率相比以前模型少很多；
其次是硬件要求降低，甚至与 sd1.5 相比，该架构比之前版本实现了 16 倍的成本降低；
最后一大亮点是模型更加理解提醒词语义。
这篇文章带大家详细了解 Stable Cascade 模型。最后我整理打包了此模型，「Stable cascade 模型+安置方法+工作流」整套放在了文章最后，伙伴们自行下载~
二、动机对比（Cascade 模型与 SDXL 模型）
左边利用 Cascade 模型出的动机图片
右边利用 SDXL 模型出图动机：
提醒词：text“stable”，Made from green shrub leaves,
提醒词：text“stable”，The text is made of colorful energy.
提醒词：A cute cat
提醒词：a cat eating a piece of cheese
提醒词：A high-definition full body photo of a beautiful Asian girl in a summer park，full-size photograph，full-size photograph
通过以上的图片，小伙伴更喜欢哪种模型出的动机呢~
根据民间给到的评估结论，在几乎所有比较中，Stable Cascade 在理解提醒词语义方面和美观质量方面都表现最好。
Stable Cascade 模型和其他模型的数据对比
三、Cascade 模型是什么？
Cascade 模型与之前的 sd 模型相比，主要区别是可以在更小的潜空间中工作。
潜空间可以简单理解为 ai 计算生成图片的区域，潜在空间越小，推理速度就越快，训练成本也就越低。
之前的 sd 模型如果想要生成一张 1024*1024 的图片，在潜空间的编码为 128*128，利用的收缩因子为 8，可以简单的理解为 1024*1024 的图片除以 8（收缩因子）等于在潜空间的编码大小 128*128。
而 Stable Cascade 的收缩系数为 42，这意味着可以将 1024×1024 图象，在潜空间的编码为 24×24，这样就可以利用更小的潜空间尺寸，并且实现清晰的图象输出。甚至与 sd1.5 相比，该架构比之前版本实现了 16 倍的成本降低。
因此，这种模型非常适合快速的生成高质量图片。并且当前已知的扩展（如微调、LoRA、ControlNet、IP 适配器、LCM 等）也可以通过此方法实现。
四、Cascade 的文件结构
Stable Cascade 模型逻辑流程图
1. Stable Cascade 由三个模型组成
Stage A、Stage B 和 Stage C，代表级联生成图象。
「级联」是指多个系统、设备或组件按照一定的顺序依次连接起来，形成一个整体，其中前一个系统、设备或组件的输出作为后一个的输入。因此得名“Stable Cascade”。
2. Stable Cascade 如何级联运行
A 阶段和 B 阶段用于收缩图象，类似于 stable diffusion 中 VAE 的工作。然而，通过这种设置，可以实现更高的图象收缩。此外，阶段 C 负责在给定文本提醒的情况下生成小的 24 x 24 潜伏。
比如输入提醒词“鳄梨形状的扶手椅”，就会进入到第一步潜在的生成器，并且利用 stage C 模型生成较小的潜在图象，生成完成后，会进入到 stage B 和 stage A，对生成的潜在图象内容还原到像素空间。
Stable Cascade 模型输入提醒词后的生成流程
五、利用 Cascade 模型的流程和工作流搭建
1. 下载模型
①模型下载分为两个部分：Cascade 模型+clip 模型;
②cascade 模型又分为 stageA,stageB,stageC,民间对 stage C 和 stage B 分别提供了两个版本，每个模型只需要下载其中一个即可;
③其中 stage C 提供 10 亿和 36 亿参数版本，民间强烈建议利用 36 亿版本，生成的图象会有更加有细节。
Stage B 的两个版本分别达到 7 亿和 15 亿个参数。15 亿擅长重建微小而精细的细节。
④最后，Stage A 包含 2000 万个参数，只有一个版本直接下载默认版本的即可。
如果你的电脑性能足够，当前建议直接下载较大文件体积的模型，能够获得更好的结果。
clip 模型在 text_encoder 文件夹，只有一个版本，下载 model.safetensors 模型即可。
这些模型我也打包好了，放在文章的最后，可以直接下载利用。
2. 安置模型
将 stage C 和 stage B 这两个模型搁置到 ComfyUI 根目录\ComfyUI\models\unet 文件夹中。
stage C 和 stage B 这两个模型搁置的文件位置
stage A 模型搁置到 ComfyUI 根目\ComfyUI\models\vae 文件夹中
stage A 模型搁置的文件位置
最后将 clip 模型搁置到 ComfyUI 根目录\ComfyUI\models\clip 文件夹中，这样利用 cascade 的模型安置也完成了。
clip 模型搁置的位置
3. 革新 Comfyui 版本
将 comfyui 革新到最新版本即可，民间将需要的模块已经同步进模型包了，
comfyui 的革新方法，打开秋葉的启动器，具体怎么将秋葉启动器安置到民间的 comfyui 包中，可以参考这条视频的方法。
一分钟教你利用秋葉启动器对 Comfyui 进行升降版本，版本管理：
当视频在手机上无法加载，可前往PC查看。
点击“版本管理”-右上角的“一键革新”按钮，即可将 comfyui 革新到最新版本。
秋葉启动器安置到民间的 comfyui 包，进行一键革新
4. 工作流搭建
拿到民间革新的 cascade 工作流之后，工作流应该会默认安置好这四个模型，你也可以点击模块上的模型加载位置检查模型是否加载完成。
四个模型安置位置
并且需要注意 load clip 模块上，模型的种类是否选择的是“stable_cascade”，并且加载的是刚刚下载的 clip 模型，你也可以给这个 clip 模型修改一下名称，例如“cascade_clip_model”这样就不会与其他的 clip 模型混淆。
确定模型种类的位置，千万别混淆了
完成以上设置之后，就可以填写提醒词，进行图象生成了。
4. Cascade 模型动机展示
文字相关：在 6 个及以下字母的单词生成的准确率非常高，准确率能达到 80%。但是超出 7 个字母后，想要直接生成拼写无误的单词比较困难，准确率在 20%左右。
文字动机如下：
电影海报动机如下：
最后总结
新模型发布：Stable Cascade 在研究预览中发布，采用三阶段方法，提高了质量、灵活性、微调能力和效率，同时进一步降低了硬件要求。
技术细节：Stable Cascade 包括三个阶段（A、B、C），通过分层收缩图象，实现了利用高度收缩的潜在空间达到显著的输出动机。
训练和微调：提供了针对不同阶段的训练和微调脚本，特别是 Stage C，可以单独进行训练或微调，显著降低成本。
参数规模与效率：Stage C 提供 10 亿与 36 亿参数两种模型，Stage B 提供 7 亿与 15 亿参数两种模型，强调了效率和质量的平衡。
结语
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