设计小站观点：在当前AI领域的激烈竞争中，新技术和创新思维不断涌现，成为这个领域的标志性特征。AI创业者面临的挑战是如何在众多竞争者中脱颖而出，这需要他们进行深入的思考。专注于特定细分市场或领域可能是一种策略。例如，Playground通过从艺术家的视角出发，对文生图模型进行深入研究和训练，并采用非传统的数据呈现方式来展示其成果，这种方法展现了其独特的风格和创新的思路。

Playground 模型是基于SD训练的文生图模型，其主要特点是经过风格和艺术化处理，官方权威发布：根据20,000 名用户研究反馈，v2.5版本在性能上实现了对SDXL、PixArt-α、DALL·E 3以及Midjourney v5.2的全面超越！此次升级大幅提高了图像的美学效果，特别是在颜色饱和度和对比度方面进行了深度优化，同时改善了多比例图像的生成能力，使得人像细节更加栩栩如生。

Playground v2.5的显著优势：

卓越的图像美学：针对潜在扩散模型在生成鲜艳色彩和对比度上的难题，v2.5采用了Karras等人提出的EDM框架进行全新训练，大幅提升了图像的视觉吸引力和艺术品质。
多比例图像生成的突破：v2.5版本针对多比例图像生成进行了深度优化，使模型能够灵活应对不同尺寸的图像需求，更好地适应多样化的实际应用场景。
人像细节的精细化处理：为解决生成图像中人物特征（如手、脸、身体）的常见错误，v2.5采用了创新的对齐技术，大幅减少了视觉瑕疵，显著提升了人像品质。专注于优化人脸细节、眼睛形状与神态、头发纹理，以及整体的光照效果、色彩饱和度和景深，力求为人像图像带来更为逼真的视觉效果。

美学显著提升

Playground v2.5 在色彩与对比度、多方面宽高比以及美学方面进行了显著提升，力求在不对社区构建工具所依赖的模型架构进行调整的前提下，尽可能提高图像质量。

测试严格

这些模型进行了严格的基准测试，并与实际用户进行了对比，结果显示这些模型超越了多项现有最先进的技术。

模型已经开放

链接：https://huggingface.co/playgroundai/playground-v2.5-1024px-aesthetic 我们迫不及待想看到社区将创造出什么样的作品和成果。

其他更新

此外，在其官网上的官方web应用，还更新了以下内容：

实时预览

写提示词的时候可以实时看到图像预览，调整提示词。估计用了SDXL turbo或者技术，让生成速度更快。相关知识：# 【AI辅助设计】就在刚刚！字节发布SDXL-lightning！没有最快只有更快！

提示词扩展功能

帮你自动修正和完善你的提示词，你只需要输入简单要求即可。这个功能应该是调用了gpt的大语言模型自动补全提示词功能，这个功能有点像我之前自己搭建的gpt生图工作流呢。# 【AI辅助设计】小孩子才做选择，语言大模型我全都要！

如何使用？

可以通过以下途径使用该模型。

官方

官方地址：https://playground.com/

使用 🧨 Diffusers 与模型配合使用

首先，安装不低于0.27.0版本的diffusers及其相关依赖。目前，您需要从GitHub上的diffusers主分支进行安装，直到新的版本在PyPi发布。

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
pip install transformers accelerate safetensors

注意事项：

管道默认使用EDMDPMSolverMultistepScheduler调度器，以获得更清晰的细节。这是DPM++ 2M Karras调度器的EDM公式。对于这个调度器，guidance_scale=3.0是一个不错的默认值。
管道还支持EDMEulerScheduler调度器。这是Euler调度器的EDM公式。对于这个调度器，guidance_scale=5.0是一个不错的默认值。

然后，运行以下代码片段：

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "playgroundai/playground-v2.5-1024px-aesthetic",
    torch_dtype=torch.float16,
    variant="fp16",
).to("cuda")

# # 可选：使用DPM++ 2M Karras调度器以获得更清晰的细节
# from diffusers import EDMDPMSolverMultistepScheduler
# pipe.scheduler = EDMDPMSolverMultistepScheduler()

prompt = "宇航员在丛林中，冷色调，柔和的色彩，详细，8k"
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=3).images[0]

使用 Automatic1111/ComfyUI 与模型配合使用

支持功能即将推出。准备好后，我们将更新此模型卡片以提供操作指南。

使用webui和comfyui的朋友需要再等等哦~

好了，今天的分享就到这里。 关注我公众号（设计小站）：sjxz00，获取更多AI辅助设计和设计灵感趋势。

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