1 引言
近来学习AI绘画已经有十几个小时了，基本上对于各种类型的命令和绘画风格，以及笔墨生图、图生图的方法已经达到纯熟掌握了。
可以自满的说，虽然我还无法做到原创指令，
但站在别人的肩膀上，灵活运用chatGPT和Midjourney咒语，
基础上修修改改随心所欲输出我想要的图片，照旧没啥太大难度的。
终于又点亮了一只是花费的时间尚有点久，今天就来分享下新手入门应该如何选择AI绘画的工具。
Stable Diffusion 和 Midjourney 都是现在非常流行的AI天生图片工具，两者可以说是北乔峰南慕容，各有各自的优势。
同样两款软件也都有其局限性。
看完下面这篇文章，你就可以大概知道哪款AI画图工具更加得当你
两款软件我都放在文末了，有必要可自提
2 利用体验
Midjourney
Midjourney 现在提供的是一个谈天呆板人界面,比较易用,得当初学者。
Midjourney 则是封闭的商业工具,定制化能力较弱。
输出图片必须依赖在对话框一次次的输入指令，没办法做到自动化批量输出。
Stable Diffusion
Stable Diffusion 则必要通过命令行或代码利用,门槛略高,得当有一定编程或技术基础的人。
Stable Diffusion 作为开源工具,模子和代码都公开,可以自由定制和修改。
如果你想用于批量生产，那么前期设计好指令和脚本，
选择Stable Diffusion可以帮你快速输出，并且做到完全自动化。
如果想深入研究和改进,Stable Diffusion 会更得当。
3 利用成本
Midjourney
MJ利用同样必要梯子，而且想要出图，至少10美金起步，无限制出图数目的话，每个月必要付30美金。
闲鱼上可以买个共享账号，大概30块人民币，5个人共享的体验会比较好
Stable Diffusion
SD是开源软件，安装和利用完全免费，还可以本地摆设。
我自用的1060 6G就可以跑起来，但是整体设置过程有亿点点复杂
如果没有显卡，也可以摆设到Google Colab和Drive去薅羊毛。
但是Google的Colab也有缺点：
• Google Drive中的免费额度只有15G，这种方式限制了模子的巨细和数目。
• 想改善体验至少要扩到100G，1.9美金一个月。
• 免费版的Colab对挂机的监控极其严酷，凌驾几分钟没有操作盘算单元就会被收回，如果想规复利用，就要排队等盘算单元，短则小时，长则一天以上
• 想要改善体验，就必要升级到Colab Pro 用户，必要付费9.9美金一个月
• 同时你还必要一个靠谱的梯子
4 天见效果
共性
先说说共性， 两者在人物肖像、风景等方面效果较为靠近，比如：
• 人物肖像: 两者都可以天生逼真的人脸肖像,Midjourney 在这方面 perhaps 轻微好一点。
风景图: 两者都可以天生mountains, forests, beaches 等各种天然风景图。质量较为靠近。
漫画与插图: 两者都可天生 anime 风格或漫威风格的插图与漫画场景。Midjourney 可能更擅长动物和虚构生物。
梦幻与抽象: 两者都可以天生各种梦幻的 diffusion 和 neural-networky 的流形图案。
5.差异
两者主要的差异在于:
- Midjourney 更擅长天生鲜明穿越风格(stylistic crossover),如 赛博朋克风格的人物,或 凡高风格的风景等。Stable Diffusion 在这方面略逊一筹。
- Stable Diffusion 可以达到更高的解像度(凌驾1000px),在细节的天生上表现更好。Midjourney 的图像分辨率较低。
- Stable Diffusion 作为开源工具,可以深入定制模子与代码,天见效果的广度和质量上有更大提高空间。Midjourney 相对封闭,定制难度大。
- Stable Diffusion 支持更丰富的prompt,可以 describes 更复杂的画面内容和风格要素。Mijourney 的prompt语言相对简朴。
6.总结
以是总体来说,两者天生人物和天然图片的质量较为靠近，
但在某些方面如天见效果的广度和深度定制上,Stable Diffusion 具有一定的优势。
但对于新手来说,这些差异性可能不是最重要的,Midjourney 已经能满足大多数基本需求。
新手学习AI画图千万不要心血来潮就去上4090系的显卡，
由于Stable Diffusion的入门至少必要20个小时以上的学习时间，
这个门槛，呵呵，大多数人都挺难迈过去的。由于对于大多数人来说，都是办法的矮子：
哪一次说要买显卡，最后不是用来打游戏，
哪一次说要买iPad，最后不是用来刷爱奇艺，
哪一次说要买表现器，最后不是用来刷B站呢
相信我，如果你只是抱着玩一玩的心态，Midjourney充足满足你一切需求。
绝大多数人的SD都是用来跑妹子的，SD+Controlnet无疑是上限和自由度更高的，
提示词百无禁忌，可以跑名流图，海量主模子和LoRa可以满足各路LSP的XP，
如果找不到还可以自己练习。
缺点也很突出，提示词门槛高，手部问题，Lora的兼容性等等。
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