Stable Diffusion 3.5概述简介

Stable Diffusion 3.5是Stability AI公司最新推出的一系列先进的AI图像生成模型，包括Stable Diffusion 3.5 Large、Stable Diffusion 3.5 Large Turbo和即将发布的Stable Diffusion 3.5 Medium。模型用高度的可定制性、在消费级硬件上的运行能力及在Stability AI社区许可证下的免费商业和非商业用途受到关注。Stable Diffusion 3.5能生成高质量、多样化的图像，支持不同的肤色和特征，无需复杂的提示，能模拟多种风格和美学。

Stable Diffusion 3.5主要包括：

Stable Diffusion 3.5 Large：一个基础模型，拥有80亿参数，适合百万像素分辨率的专业用例。

Stable Diffusion 3.5 Large Turbo：这是Large版本的蒸馏版本，可以快速生成高质量图像。

Stable Diffusion 3.5 Medium：拥有25亿参数，可以在消费级硬件上使用，适合生成0.25到2百万像素之间的图像。

Stable Diffusion 3.5的功能特色

模型版本多样化：Stable Diffusion 3.5提供了三种不同规模的模型，分别是Large、Large Turbo和Medium，以满足不同用户的需求。其中，Large模型拥有80亿参数，适合百万像素分辨率的专业用例；Large Turbo是Large的蒸馏版本，生成图像速度更快；Medium模型则拥有25亿参数，设计用于在消费级硬件上运行，平衡了质量和定制易用性。

高效性能：Stable Diffusion 3.5的模型优化后能在标准消费级硬件上运行，特别是Medium和Large Turbo型号，使得用户无需昂贵的高端设备就能生成高质量图像。

可定制性：模型开发时优先考虑了可定制性，提供了灵活的构建基础，使得用户可以轻松微调模型以满足特定创作需求或根据定制的工作流程构建应用程序。

多样化输出：Stable Diffusion 3.5能够创建代表全世界的图像，无需大量提示，即可展示不同肤色和特征的人，提升了输出的多样性和包容性。

风格多样：该模型能够生成各种风格和美感的图片，如3D、摄影、绘画、线条艺术以及几乎任何可以想象到的视觉风格。

优化的算法效率：在保持生成质量的同时，Stable Diffusion 3.5进一步优化了算法的效率，降低了对计算资源的需求，使其能够在更广泛的设备上运行，降低了用户的使用门槛。

更好的稳定性和可扩展性：通过引入Query-Key Normalization技术，模型的训练过程更加稳定，减少了生成崩溃的情况。同时，模型结构经过优化，具有良好的可扩展性，支持未来的功能拓展和开发者进一步的优化。

高质量的提示词理解：模型对提示词的响应能力显著提升，能够更准确地理解用户提供的提示词并生成匹配的图像。

Stable Diffusion 3.5的技术原理

文本到图像的生成：用深度学习模型，特别是变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），将文本提示转换成图像。

多模态学习：结合文本编码器（如OpenAI CLIP-L/14、OpenCLIP bigG、Google T5-XXL）理解文本提示，生成与文本内容相匹配的图像。

MM-DiT（Modified Multimodal Diffusion Transformer）：Stable Diffusion 3.5的核心，一个全新的多模态扩散变换器，用在生成图像。

优化的架构：基于改进的MMDiT-X架构和训练方法，优化图像质量和生成速度。

定制和微调：基于在AI变换器中用Query-Key Normalization，帮助优先考虑可定制性、简化微调过程。

Stable Diffusion 3.5项目介绍

项目官网：stability.ai/news/introducing-stable-diffusion-3-5

GitHub仓库：https://github.com/Stability-AI/sd3.5

HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/stabilityai/stable-diffusion-35

Stable Diffusion 3.5能做什么？

艺术创作：艺术家和设计师用Stable Diffusion 3.5生成独特的艺术作品或设计概念图，加速创作过程。

游戏开发：游戏开发者快速生成游戏内的角色、场景和道具的概念图，提高前期设计的效率。

广告和营销：营销人员设计广告图像和营销材料，快速迭代创意概念。

媒体和娱乐：在电影和视频制作中，生成特效背景或场景，减少实际拍摄的成本和时间。

教育和研究：教育工作者和开发人员创建教学材料或模拟复杂的科学现象。