Hasdx와 Stable Diffusion : 두 인공지능 영상 생성 모델 비교

최고의 텍스트 이미지 모델 중 하나인 hasdx와 Stable Diffusion은 사용 사례, 비용, 기능 등에 걸쳐 축적됩니다.

텍스트 프롬프트에서 사실적인 이미지를 생성하는 것은 최근 AI의 발전으로 가능해진 매우 유용한 기능입니다. 이 게시물에서는 현재 사용 가능한 두 가지 최고의 텍스트 이미지 모델인 hasdx와 Stable Diffusion을 비교하여 장점, 차이점 및 이상적인 사용 사례를 더 잘 이해하도록 하겠습니다.

첫째, 배경이 있습니다. hasdx와 stable diffusion 둘 다 딥 러닝 기법을 활용하여 사용자가 제공한 텍스트 설명과 현저하게 일치하는 이미지를 생성합니다. 이는 시각적 개념을 빠르게 파악하고, 프로토타이핑 자산을 생성하거나, 맞춤형 이미지 및 미디어를 생성하려는 크리에이터, 디자이너 및 기업에게 매우 귀중한 자료가 됩니다.

기본 기술은 비슷하지만 hasdx와 Stable Diffusion은 서로 다른 팀에서 서로 다른 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 뚜렷한 기능과 강점을 가진 모델이 탄생했습니다. hasdx는 현재 AIModels.fyi에서 1050위를 차지하고 있으며 Stable Diffusion은 사용 가능한 가장 인기 있는 텍스트 이미지 모델 1위를 차지하고 있습니다.

각 모델에 대해 자세히 살펴보고 직접 비교해 보겠습니다. AIModels.fyi를 사용하여 유사한 모델을 찾고 출력을 비교하는 방법에 대해서도 알아보겠습니다. 먼저 시작하겠습니다.

 

 

Hasdx와 Stable Diffusion : 두 인공지능 영상 생성 모델 비교

 

 

hasdx 모델 정보

복제의 hasdx 모델은 cjwbw가 개발한 것으로, cjwbw는 포인트-e 및 모양-e와 같은 다양한 AI 모델을 개발했습니다. 이미지 생성, 복원 및 향상과 같은 창의적인 작업에 최적화되어 있습니다.

 

hasdx에 관한 몇 가지 주요 사실: 

모델 유형: 이미지 간 텍스트

모델 상세페이지

추론당 비용: $0.0165

평균 추론 시간: 30초

 

 

복제를 통해 T4 GPU에서 호스팅됨

간단한 영어로 hasdx는 높은 수준의 사실감과 예술적 해석으로 이미지를 생성, 복원 및 향상시키도록 설계되었습니다. 텍스트 프롬프트를 놀라운 시각적으로 변환하는 것부터 오래된 사진의 손상 복구에 이르기까지 다양한 창의적 작업에서 특히 탁월한 성능을 발휘합니다. 모델은 빠르고 저렴하며 간단한 API를 통해 액세스할 수 있습니다.

 

 

hasdx의 입력 및 출력 이해

이제 자체 프로젝트에 haddx를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 주요 입력 및 출력은 다음과 같습니다:

 

인풋

prompt : 원하는 이미지의 텍스트 설명. 모델을 안내합니다.

negative_prompt : 생성된 이미지에 포함하지 않을 내용을 지정하는 텍스트입니다.

width : 출력 이미지의 너비(픽셀 단위)(최대 1024).

high : 출력 영상의 높이를 픽셀 단위(최대 1024)로 표시합니다.

 

출력물

Image URI: API는 완성된 이미지를 다운로드할 수 있는 URI를 반환합니다. 출력은 기본적으로 512x512 픽셀 PNG 이미지입니다.

텍스트 프롬프트와 부정적인 프롬프트를 결합하여 창의적인 비전을 반영한 hasdx로 다양한 범위의 사용자 정의 이미지를 빠르게 생성할 수 있습니다.

 

 

Stability Diffusion 모델 정보

Stability AI에 의해 개발된 Stable Diffusion은 오늘날 가장 널리 사용되는 텍스트 이미지 모델입니다. 9천 3백만 회 이상 실행되어 AIModels.fyi에서 인기 순위 1위를 차지했습니다.

 

 

안정적 확산에 관한 몇 가지 주요 사실:

모델 유형: 이미지 간 텍스트

모델 상세페이지

추론당 비용: $0.0897

평균 추론 시간: 39초

 

 

복제를 통해 Nvidia A100 GPU에서 호스팅

Stable Diffusion은 텍스트 프롬프트와 일치하는 매우 사실적인 이미지를 생성합니다. 그 모델은 복잡한 세부 사항, 조명 및 구성을 생성합니다. 그것은 아이디어를 이미지로 바꾸는 것부터 확장된 가상 세계를 생성하는 것까지 창의적인 작업에 뛰어납니다. 절충안은 haddx보다 더 높은 비용과 느린 속도입니다.

 

 

Stability Diffusion의 입력과 출력의 이해

안정적 확산을 위한 주요 입력 및 출력은 다음과 같습니다:

 

인풋

프롬프트 : 이미지 생성을 안내하는 텍스트 설명입니다.

negative_prompt : 생성된 이미지에 포함하지 않을 내용을 지정하는 텍스트입니다.

width : 출력 이미지의 너비(픽셀 단위)(최대 1024).

high : 출력 영상의 높이를 픽셀 단위(최대 1024)로 표시합니다.

 

출력물

Image URI: API는 완성된 이미지를 다운로드할 수 있는 URI를 반환합니다. 기본 출력은 768x768 픽셀 PNG입니다.

텍스트 프롬프트와 부정적인 프롬프트를 결합함으로써 안정적인 확산은 생성된 이미지에 대한 방대한 창의적인 제어를 제공합니다.

 

hasdx 대 안정 확산 비교

이제 두 모델을 모두 다루었으니 몇 가지 주요 요인에 대해 hasdx와 Stable Diffusion을 직접 비교해 보겠습니다:

 

화질

Stable Diffusion(안정 확산)은 일관된 조명과 구성으로 더 현실적이고 복잡한 이미지를 생성합니다. hasdx 이미지는 더 스타일화되는 경향이 있습니다.

 

성능

hasdx는 30초 안에 대부분의 추론을 완료하여 더 빠릅니다. Stable Diffusion은 약 39초 정도 걸립니다.

 

사용 사례

haddx는 스케치를 완성된 예술로 변환하고 사진을 복원/enhancing하며 아이디어를 가속화하는 등 창의적인 작업에 탁월합니다.

Stable Diffusion은 사진 현실적인 컨셉 아트, 확장된 가상 세계, 복잡한 세부 사항을 요구하는 상업 작업에 이상적입니다.

 

비용.

hasdx는 안정 확산의 경우 0.0897달러에 비해 추론당 0.0165달러로 훨씬 저렴합니다.

요약하면 Stable Diffusion은 더 높은 충실도 이미지를 생성하는 반면 hasdx는 속도와 비용에 최적화되어 있습니다.

 

결론

오늘날 사용 가능한 최고의 AI 기반 텍스트 이미지 모델 중 두 가지인 hasdx와 Stable Diffusion에 대해 설명했습니다. Stable Diffusion은 더 높은 이미지 충실도를 제공하지만 hasdx는 더 빠르고 저렴하며 창의적인 워크플로우에 이상적입니다.

저는 이 가이드가 AI 이미지 생성이 가능하게 하는 창의적인 가능성을 조명했기를 바랍니다. 올바른 모델과 신속한 엔지니어링으로 아이디어를 그 어느 때보다 빠르게 놀라운 시각적으로 바꿀 수 있습니다. 빠르게 진화하는 이 공간에서 새로운 모델이 등장함에 따라 더 많은 업데이트를 구독하십시오!