[AI里程碑]StableDiffusion3今日开源 | 首个开源超越Midjourney

news2025/2/27 21:36:46

⚡[AI里程碑]StableDiffusion3今日开源 | 首个开源超越Midjourney

2024年6月12日,Stable Diffusion 3 Medium的开源代表了生成式 AI 发展的一个重要里程碑。

StableDiffusion3模型分享在文末,需要的自取,免费分享!


Stable Diffusion 3 先睹为快

Stable Diffusion 3 开源亮点

StableDiffusion3模型分享在文末,需要的自取,免费分享!

  • Stable Diffusion 3 Medium 是 Stability AI 迄今为止最先进的文本到图像开放模型。
  • 该型号尺寸小,非常适合在消费类 PC 和笔记本电脑以及企业级 GPU 上运行。它的大小合适,可以成为文本到图像模型的下一个标准。
  • 这些权重现在可以在开放的非商业许可证和低成本创建者许可证下使用。如需大规模商业用途,请联系我们获取许可详细信息。
  • 要尝试 Stable Diffusion 3 模型,请尝试使用 Stability Platform 上的 API,在 Stable Assistant 上注册为期三天的免费试用,然后通过 Discord 尝试 Stable Artisan。

Stable Diffusion 3 脱颖而出

SD3 Medium 是一个 20 亿参数的 SD3 模型,提供一些显着的功能:

  • 整体质量和照片级真实感:提供具有卓越细节、颜色和照明的图像,实现照片级真实感输出以及灵活风格的高质量输出。通过 16 通道 VAE 等创新,成功解决了其他模型的常见缺陷(例如手和脸的真实感)。
  • 提示理解:理解涉及空间推理、构图元素、动作和风格的长而复杂的提示。通过使用所有三种文本编码器或组合,用户可以在性能和效率之间进行权衡。
  • 版式:利用我们的 Diffusion Transformer 架构,实现前所未有的文本质量,减少拼写、字距调整、字母形成和间距方面的错误。
  • 资源高效利用:由于其 VRAM 占用空间小,非常适合在标准消费类 GPU 上运行而不会降低性能。
  • 微调:能够从小数据集中吸收细微的细节,使其非常适合定制。

Stable Diffusion 3 网络架构

Stable Diffusion 3 (SD3) 是一种文本到图像模型,由 Stability AI 于 2024 年 6 月 12 日发布。他们的模型系列的下一次演变是在去年大约同一时间推出的突破性 SDXL 的基础上进行的。

Stable Diffusion 3 + NVIDIA

  • 我们与 NVIDIA 合作,利用 NVIDIA® RTX™ GPU 和 TensorRT™ 来增强所有 Stable Diffusion 模型(包括 Stable Diffusion 3 Medium)的性能。 TensorRT 优化版本将提供一流的性能,性能提高 50%。
  • Stable Diffusion 3 Medium 中的 MMDiT 可以使用 TensorRT 模型优化器通过 INT8 量化进一步优化。在各种 NVidia GPU 上,比较 TensorRT fp16 和 TensorRT int8 的估计端到端加速为 1.2 倍~1.4 倍。与 fp16 引擎相比,int8 MMDiT 引擎的内存节省约为 2 倍。图像质量可以保持最小到可以忽略不计的下降。

Stable Diffusion 3 + ComfyUI

  • ComfyUI 完全支持 SD3!确保更新到最新版本!
  • 有两个包含文本编码器的 SD3 检查点:SD3 Medium Incl Clips 和 SD3 Medium Incl Clips_t5xxlfp8

这些模型可以像 ComfyUI 中的任何常规检查点一样使用。

  • sd3_medium.safetensors 包括 MMDiT 和 VAE 权重,但不包括任何文本编码器。
  • sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8.safetensors 包含所有必要的权重,包括 T5XXL 文本编码器的 fp8 版本,提供质量和资源要求之间的平衡。
  • sd3_medium_incl_clips.safetensors 包括除 T5XXL 文本编码器之外的所有必需权重。它需要最少的资源,但如果没有 T5XXL 文本编码器,模型的性能将会有所不同。

确保将 sd3_medium_incl_clips.safetensors 或 sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8.safetensors 放入 ComfyUI/models/checkpoints 目录中。

SD3 Medium 基本文件不包含文本编码器/CLIP 权重,因此您必须单独加载它们才能使用该文件。

从 Civita 下载文本编码器权重并将其放入您的 ComfyUI/models/clip/ 目录中。 sd3_medium.safetensors 应放在您的 ComfyUI/models/checkpoints/ 目录中。

简单的 txt2img 工作流程

多提示工作流程

Stable Diffusion 3 + Diffusers

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline

pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

image = pipe(
    "A cat holding a sign that says hello world",
    negative_prompt="",
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=7.0,
).images[0]
image

Stable Diffusion 3 数据集

我们使用合成数据并过滤公开可用的数据来训练我们的模型。

  • 该模型已针对 10 亿张图像进行了预训练。
  • 微调数据包括3000万张专注于特定视觉内容和风格的高质量美学图像,以及300万张偏好数据图像。

Stable Diffusion 3 模型下载

您可以在文末从 Civitai 下载所有 SD3 safetensors、文本编码器和示例 ComfyUI 工作流程。

Stable Diffusion 3 许可注意事项

  • SD3 有许可证注意事项! Stable Diffusion 3 Medium 是根据 Stability AI 非商业研究社区许可证发布的。
  • 该模型可免费用于学术研究等非商业目的。
  • 如果没有 Stability 的单独商业许可,该模型不可用于商业用途。
  • Stability AI 员工通过 Reddit 宣布,他们将在完成培训后免费发布其他 SD3 模型版本,包括 Small(1B 参数)、Large(4B 参数)和 Huge(8B 参数)版本。

写在最后

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

在这里插入图片描述

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
在这里插入图片描述

三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

在这里插入图片描述

五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1820167.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

ssm161基于web的资源共享平台的共享与开发+jsp

资源共享平台设计与实现 摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本资源共享平台就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处…

深度学习500问——Chapter11:迁移学习(1)

文章目录 11.1 迁移学习基础知识 11.1.1 什么是迁移学习 11.1.2 为什么需要迁移学习 11.1.3 迁移学习的基本问题有哪些 11.1.4 迁移学习有哪些常用概念 11.1.5 迁移学习与传统机器学习有什么区别 11.1.6 迁移学习的核心及度量准则 11.1.7 迁移学习与其他概念的区别 11.1.8 什么…

搜维尔科技:Movella旗下的Xsens在人形机器人开发中得到广泛应用

人形机器人的发展正在全球范围内受到广泛关注。作为机器人领域的重要分支,人形机器人因其具备高度仿真的外观和动作,以及更贴近人类的行为模式,有望逐渐成为人们日常生活和工业生产中的得力助手。在中国,这一领域的发展尤为引人注…

算法day27

第一题 515. 在每个树行中找最大值 首先是遍历每层的节点,将每一层最大值的节点的值保留下来,最后将所有层的最大值的表返回;具体的遍历每层节点的过程如上一篇故事; 综上所述,代码如下: /*** Definition …

ssm160基于Java技术的会员制度管理的商品营销系统的设计与实现+vue

商品营销系统计与实现 摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本商品营销系统就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理…

QT--DAY1

不使用图形化界面实现一个登陆界面 #include "widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent) {//设置窗口标题this->setWindowTitle("登录界面");//设置窗口大小this->resize(535,410);//固定窗口大小this->setFixedSize(535,410)…

Python第二语言(十三、PySpark实战)

目录 1.开篇 2. PySpark介绍 3. PySpark基础准备 3.1 PySpark安装 3.2 掌握PySpark执行环境入口对象的构建 3.3 理解PySpark的编程模型 4. PySpark:RDD对象数据输入 4.1 RDD对象概念:PySpark支持多种数据的输入,完成后会返回RDD类的对…

【cocos creator 3.x】 修改builtin-unlit 加了一个类似流光显示的mask参数

效果见图: shader 代码修改如下, 主要看 USE_MASK_UVY 关键字部分修改: // Copyright (c) 2017-2020 Xiamen Yaji Software Co., Ltd. CCEffect %{techniques:- name: opaquepasses:- vert: unlit-vs:vertfrag: unlit-fs:fragproperties: &a…

数据可视化:Seaborn

安装Seaborn 进入虚拟环境,在终端中键入 pip install seaborn 即可安装。 初步使用Seaborn 在使用seaborn之前,我们先了解一下seaborn是什么,seaborn是以matplotlib为底层的更简便的python第三方库,它可以更快捷地去设置图形的一…

为CAP面板添加简单的Authentication登录验证功能 C#|.net

终于搞定了CAP Dashboard的登录验证功能! 因为网上找不到简单的CAP Dashboard的登录验证功能,所以这个功能摸索着开发了好久。 这个Authentication认证功能,不仅适用于CAP面板,也适用于懒得开发登录页面,但是又需要简单用户名密码登录的网页。 做过后端的比较熟悉,CAP面…

【SCAU数据挖掘】数据挖掘期末总复习题库简答题及解析——上

1.K-Means 假定我们对A、B、C、D四个样品分别测量两个变量,得到的结果见下表。 样品 变量 X1X2 A 5 3 B -1 1 C 1 -2 D -3 -2 利用K-Means方法将以上的样品聚成两类。为了实施均值法(K-Means)聚类,首先将这些样品随意分成两类(A、B)和(C、…

MYSQL 查看SQL执行计划

一、explain explain select id,db,user,host,command,time,state,info from information_schema.processlist order by time desc; id: 查询的标记,可以查看不同查询的执行顺序。 select_type: 查询的类型,如SIMPLE、SUBQUERY、PRIMARY等。 table: …

深入理解指针(二)

目录 1. 数组名的理解 2. 使用指针访问数组 3. ⼀维数组传参的本质 4. 冒泡排序 5. 二级指针 6. 指针数组 7. 指针数组模拟二维数组 1. 数组名的理解 有下面一段代码: #include <stdio.h> int main() {int arr[10] { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 };int* p &arr[…

【python】通行网格地图四叉树化 (leeccode 427)

【python】通行网格地图四叉树化 受到Leecode 427题的启发&#xff0c;427. 建立四叉树 想将由0和1组成的网格地图绘制为四叉树地图&#xff0c;0表示可通行网格&#xff0c;1表示不可通行网格。 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches …

一文教会你静态住宅代理IP的优势和选择技巧,跨境小白收好这份指南!

一、什么是静态住宅代理IP&#xff1f; 静态住宅代理IP是指分配给个人住宅网络的IP地址&#xff0c;这些IP地址在长时间内保持不变。它们是从互联网服务提供商&#xff08;ISP&#xff09;获取的&#xff0c;因此拥有更高的可信度和较低的被封禁风险。静态住宅代理IP因其独特的…

SpringBoot3 常用的第三方接口调用十种方式

环境&#xff1a;SpringBoot.3.3.0 简介 在项目中调用第三方接口是日常开发中非常常见的。调用方式的选择通常遵循公司既定的技术栈和架构规范&#xff0c;以确保项目的一致性和可维护性。无论是RESTful API调用、Feign声明式HTTP客户端、Apache HttpClient等调用方式&#x…

Word同行内的文字如何左右分别对齐

先打开标尺&#xff08;视图-标尺&#xff09; 开右边&#xff0c;选一个制表位置&#xff0c;比如我选34 切回开始&#xff0c;点段落段落右下角 然后 然后 我修改为35&#xff08;因为“6月13日”总共3个字符&#xff09; 在文字中间按下Tab键&#xff0c;效果如下

Spring Boot 自定义校验注解

1.创建注解&#xff0c;可参考其他检验注解进行创建 2.创建校验类&#xff0c;需实现ContraintValidator并重写isValid方法,注意范型中表示给那个注解(State)提供校验及校验类型&#xff08;String&#xff09;,然后自行编写校验规则true为检验成功&#xff0c;false为失败 3.使…

网工内推 | 外企、上市公司运维工程师,有软考中高项证书优先

01 优尼派特&#xff08;苏州&#xff09;物流有限公司 &#x1f537;招聘岗位&#xff1a;软件运维测试工程师 &#x1f537;任职要求&#xff1a; 1、负责公司自主研发的软件售后服务工作, 包括软件的安装, 调试, 升级,培训, 参数配置, 需求与Bug的处理; 2、负责数据库升级及…

unDraw —— 免费且可定制的插画库,为您的设计注入灵魂

&#x1f3a8; unDraw —— 免费且可定制的插画库&#xff0c;为您的设计注入灵魂 在寻找能够完美融入您品牌风格的插画吗&#xff1f;unDraw&#xff0c;一个提供大量免费插画资源的网站&#xff0c;可能是您的理想选择&#xff01; &#x1f310; 网站特色 免费且开源 unDraw…