自从midjourney发布v5之后，在生成图像的人物真实程度、手指细节等方面都有了显著改善，并且在prompt理解的准确性、审美多样性和语言理解方面也都取得了进步。
相比之下，stable diffusion虽然免费、开源，但每次都要写一大长串的prompt，想生成高质量的图像全靠多次抽卡。
最近stability ai的官宣，正在研发的stable diffusion xl开始面向公众测试，目前可以在clipdrop平台免费试用。
试用链接：https://clipdrop.co/stable-diffusion
stability ai的创始人兼首席执行官emad mostaque表示，目前该模型仍然处于训练阶段，等参数稳定后将会开源；sd-xl在「握手」等图像细节方面会表现更好，几乎完全可控。
stable diffusion xl也并不是最终发布版的名字，并且也并非是v3，因为sd-xl的架构和sd-v2系列的模型架构非常相似。
minimalistic home gym with rubber flooring, wall-mounted tv, weight bench, medicine ball, dumbbells, yoga mats, high-tech equipment, high detail, organized and efficient.
简约的家庭健身房，橡胶地板，壁挂式电视，举重凳，药球，哑铃，瑜伽垫，高科技设备，高细节，组织和效率
下面几张sd-xl官方发布的例图，可以看出图像的质量已经非常能打了。
不过有时候less并不代表more，有网友认为sd-xl为了摆脱「糟糕的品味」，设定了太多的规则，定制化空间越来越小，不符合大多数人的喜好。目前v1.5的stable diffusion仍然是社区内最流行的基座模型。
网友表示希望新版sd能够和sd 2.1版本的嵌入、hypernetworkds和lora模型保持兼容，再从零开始重训的话就太难受了。
也有网友认为，sd-xl的表现和civit网站上网友分享的模型差不多，新模型的效果也并不是特别惊艳，也就是平均水平。
sd-xl：开源版midjourney关于stable diffusion xl模型的具体信息，官方并没有透露太多，目前只知道是一个与v2模型架构相似、但规模和参数量更大的模型。
sd-v2.1包括9亿参数，sd-xl大约有23亿参数，emad表示正式版可能会额外发布一个更小的蒸馏版本。
sd-xl相比之前版本的改进如下：
使用较短的描述性prompt即可生成高质量图像可以生成更贴合prompt的图像图像中的人体结构更合理与 v2.1和 v1.5版本(程度较轻)相比，sd-xl生成的图片更符合大众审美负面提示词（negative prompt）是可选项生成的肖像图更逼真图像中的文本更清晰需要注意的是，sd-xl可能与之前版本的插件不兼容。
清晰可读的文字在v1系列和v2.1版本的stable diffusion模型中，并不具备在图片中生成可读文本的能力。
虽然sd-xl生成的文本信息并不总是准确，但确实得到了巨大的提升。
photo of a woman sitting in a restaurant holding a menu that says “menu”
一个女人坐在餐馆里拿着写着「menu」的菜单
photo of a man holding a sign that says “stable diffusion”
一个男人举着写着「stable diffusion」的牌子
a young female holding a sign that says “stable diffusion”, highlights in hair, sitting outside restaurant, brown eyes, wearing a dress, side light
一个年轻的女性举着一个牌子，上面写着「stable diffusion」，头发高亮，坐在餐厅外面，棕色的眼睛，穿着裙子，侧灯
更好的人体结构stable diffusion在生成人体解剖结构方面一直存在诸多问题，多几条腿、少个胳膊实在是太常见不过的问题，通常需要使用inpaint功能进一步对图像细节进行修正；或者是使用controlnet的open pose功能从参考图像中复制人体的姿态。
比如说sd-v1.5生成瑜伽的图像，经常会出现扭曲的人体。
photo of a woman in yoga outfit, triangle pose, beach in evening, rim lighting
一个女人的照片在瑜伽服装，三角形的姿势，海滩在晚上，边缘照明
sd-xl虽然生成的图像并不完美，不过在人体姿态方面已经有了显著的进步。
更有美感（more aesthetic）比如同样以屋子为主题，sd-xl可以生成更对称、视觉效果更好的照片。
sd-xl在肖像照片上也有显著改进。
photo shot of a woman
一个女人的照片
更贴合prompt的图像sd-xl可以更好地理解输入的prompt，并生成更精确的图像。
比如以duotone（双色）为例，sd-v1.5只会生成黑白图像，而sd-xl则可以生成具有多种颜色的双色调图像。
与 v1模型相比，理解提示符的能力有所提高。
duotone portrait of a woman
一个女人的双色调肖像
因为sd-xl同属v2系列模型，所以文本模型尺寸更大，可以比v1模型更好地理解提示词。
比如下面的例子中，v1.5模型始终无法理解图像中的两个主题（机器人和人类），但sd-xl模型可以生成正常的图像（虽然机器人还是不够big）。
big robot friend sitting next to a human, ghost in the shell style, anime wallpaper
大机器人朋友坐在人类旁边攻壳机动队风格的动漫壁纸
a young man, highlights in hair, brown eyes, in white shirt and blue jean on a beach with a volcano in background
一个年轻人，头发染得很亮，棕色眼睛，穿着白衬衫和蓝色牛仔裤，站在海滩上，背景是一座火山
艺术风格在艺术风格上，sd-xl并没有显著改进，和之前的版本各有千秋。
比如两个模型以不同的角度生成了edward hopper风格的图像。
new york city by edward hopper
edward hopper绘制的纽约
leonid afmov 的风格中，sd-v1.5更准确，sd-xl缺少了不同颜色的笔刷（unmistakable colorful board brushstrokes）。
new york city by leonid afremov
leonid afemov绘制的纽约
william-adolphe bouguereau风格中，v1.5和sdxl都可以生成一些类似的内容，其中sd-xl更接近bouguereau创作的经典学院派绘画，并且面部细节更多。
portrait of beautiful woman by william-adolphe bouguereau
william-adolphe bouguereau绘制的美女肖像
风格转变问题在添加一些无关紧要的关键字后，模型的风格可能会突然转变。
比如先生成一张照片风格的图像。
a young man, highlights in hair, brown eyes, in white shirt and blue jean on a beach with a volcano in background
一个年轻人，头发染得很亮，棕色眼睛，穿着白衬衫和蓝色牛仔裤，站在海滩上，背景是一座火山
再添加一条黄色的围巾后，图像风格就变成了卡通风格。
a young man, highlights in hair, brown eyes, wearing a yellow scarf, in white shirt and blue jean on a beach with a volcano in background
一个年轻人，头发染得很亮，棕色的眼睛，围着黄色的围巾，穿着白衬衫和蓝色牛仔裤，站在一个火山为背景的海滩上
问题的故障可能源于预览问题，在正式发布后该问题不知能否得到解决。
以上就是stable diffusion-xl开启公测，让你摆脱繁琐的长prompt！的详细内容。