Hydra - Anything to Stable Cascade
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模型描述
文章页面： https://civitai.com/articles/4230
Hydra 是一系列工作流，其唯一目标是允许任何模型与 Cascade 结合使用。尽管这严格来说是不可能的，但我们可以通过 SDXL Control Nets 生成图像，再传入 Clip Vision 以实现 Cascade。
Hydra-v43（完整版）
- 为 SDXL 和 Cascade 分别提供独立的提示词和图像输入
- 将生成的图像数组传递给 Cascade
- SDXL 使用 ControlNet，Cascade 使用 img2img + Vision
（可选 faceswap，按 Ctrl+B 绕过）
Hydra-v54（中等版）
- 基于 v43，为提升速度而简化
- 合并提示词与图像输入
- SDXL 使用 ControlNets
（减少自定义节点）
Hydra-v65（标准版）
- 基于 v54，为提升速度而进一步简化
- 合并提示词与图像输入
- SDXL/Lora txt2img
（减少自定义节点）
Hydra-v69
- 基于 v65，使用 SD2.1 模型/Loras
- SD2.1/Lora txt2img
（减少自定义节点）
Hydra-v76
- 基于 v65，使用 SD1.5 模型/Loras
- SD1.5/Lora txt2img
（减少自定义节点）
本系列中编号较低的版本功能更复杂，最初设计为提供最大程度的控制，随后逐步简化并移除功能，以形成基础版本。
v43 提供最全面的控制：使用 SDXL 生成 6 张图像，最后 3 张将送入 Vision。可通过切换绕过节点来使用全部 6 张。Cascade 随后基于 Vision 输入进行 img2img，这能让我们接近旧模型的输出风格。v54 是更轻量、更简化的版本，取消了 Cascade Vision，转而依赖 img2img + 提示词，更易使用但准确性较低。v65 则移除了 ControlNets，使用户无需下载大量 ControlNet 模型即可使用。
v76 和 v88 旨在让任何 SD1.5 和 SD2.1 模型都能接入 Stable Cascade 流程。通过调整 Stage C 的去噪值来控制 Cascade 的强度。
轻度 = 0.3
中等 = 0.5
重度 = 0.7
SDXL 可从 ControlNet 和 LoRA 中受益，因此可生成一系列图像以引导 Cascade 生成。配合精心设计的提示词和优质输入图像，你只需调整 Stage C 节点的去噪值即可。
尝试将输出再次送入 Cascade，以更贴近 SDXL 的输出效果，或混合提示词与图像，实验在 Cascade 中融合同一输入图像。
这是一个复杂的流程。虽然你可以安装缺失的节点和模型，但视频将详细解释该流程的使用方法。若遇到问题，即将推出更简化的版本，旨在使用更少的自定义节点实现相同效果。
更快的操作：
生成 SDXL 图像后，建议使用 Seed C 控制。如果你仅修改 Cascade 部分而不更改 SDXL 部分，系统将仅从该点开始生成，而不会重新生成所有图像。
内置高分辨率修复：
两阶段 KSampler 可解决部分渲染问题
你读到最底下了吗？
那我告诉你一个小秘密：如果你精通 ComfyUI，你便能轻松使用此工作流生成一系列图像。这些图像随后被送入 Cascade 的 img2img + Clip Vision 功能（类似廉价版 Dreambooth 数据集）。它同样适用于任何 Stable Diffusion 模型。只要你将检查点、LoRA 和 ControlNet 调整为匹配 SD1.5、SD2.1 或 SDXL，它们都能顺利运行，因为图像正是连接 Cascade 的桥梁。