文章主题：图像生成, 预训练语言模型, Midjourney, Stable Diffusion
Midjourney和Stable Diffusion作为图像生成领域的预训练语言模型，虽有共通之处，但在某些方面仍存在显著差异。
模型结构： Midjourney是基于CLIP和VQGAN模型的组合，完全在Discord平台上运行。相比之下，Stable Diffusion则采用了cliptext(基于gpt的模型)。
Stable Diffusion生成的图
预训练数据方面，Midjourney与Stable Diffusion均采用了大量的文本数据进行训练。具体而言，Midjourney所采用的文本数据源自维基百科等众多网络资源，总规模约为40TB，从而为其提供了丰富的语言模型训练素材。而Stable Diffusion则在Midjourney的基础上，进一步利用了类似维基百科的数据集以及其他来源的数据集，以此完成了其预训练过程。
Midjourney生成的图
Midjourney 是目前所知参数数量最多的预训练图像模型之一，其具备 350 亿个参数。相较之下，Stable Diffusion 的模型参数数量较为有限，仅有 24 亿个。
在图像生成领域，Midjourney和Stable Diffusion均展现了卓越的能力。Midjourney在生成长篇文章和段落方面有着出色的表现，而Stable Diffusion在生成短文本以及多元化的图像方面则具有显著优势。这两款模型都能生成高度逼真的图像，同时具备在多种任务上进行微调的潜力。
Stable Diffusion模型的可解释性优势源于其融合了自回归模型与自编码器的架构。这一设计使其能够借助名为反向Diffusion的技术实现生成和调控。通过这种方法，该模型展现出更高的可理解性，从而为研究和应用提供了更大的便利。
在训练效率方面，Midjourney可能需要较长的时间，这主要是因为其参数数量较多，对计算资源的需求也相应更高。相较之下，Stable Diffusion在训练时间上或许更为高效。
Stable Diffusion生成的图
总的来说，Midjourney和Stable Diffusion都是非常强大的预训练图像模型。Midjourney对语句的训练更精准,图片存储更友好;图片跑出来后调整空间不大，只能通过垫图继续“精准”一点,建议ps会更快，而Stable Diffusion则跑小图会更快，目前一次最多可以跑出9张图，垫图的时候可以使用画笔涂抹区域，更人性化，Stable Diffusion的结构使得它更容易进行解释和控制，因此对于某些应用程序来说可能更具有吸引力。
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