前言
Stability AI终于推出了备受期待的Stable Diffusion 3 API。经过几个月技术报告的酝酿，现在用户终于可以实际体验这个模型啦。
虽然完全开源的SD3模型仍在开发中，Stability AI已承诺对普通用户免费开放。用户现在可以通过Fireworks AI平台访问SD3 API。
据Stable Diffusion 3的技术报告，这一新模型在用户指导下的图像生成方面，相较于DALL·E 3和Midjourney表现更为出色。其新推出的多模态扩散变压器（MMDiT）架构在处理图像和语言的表示时采用了独立的权重集，相比之前版本的稳定扩散模型，大幅提升了文本理解和拼写的能力。
通过这一技术，用户可以非常精确地控制图像中的文字内容。新模型不仅能生成高度逼真的图像，甚至达到难以区分真假的程度。例如，可以创建一张坐在纽约市地铁上的拟人化乌龟的肖像照，或是一张有着复古电视机头的男子站在沙漠中的美学写实照片，展现了美学和细节的高度统一。
此外，Stability AI也开发了一个小游戏，让网友使用SD和ChatGPT。据用户反馈，SD3在风格一致性上优于DALL·E，并在生成系统工程美术素材上表现突出。网友们纷纷分享用SD3生成的精美作品，展示了从无瑕疵的机器人手，到细节丰富的机械风中国龙，再到真实细腻的人物面部，SD3的表现都令人印象深刻。
SD3的核心技术—MMDiT—利用了与Sora相似的DiT技术，通过独立的权重对图像和文本进行编码，有效整合两种模式的表示。这种架构使信息在图像和文本标记间自由流动，从而提高生成输出的整体理解度和布局质量。这种方法不仅提高了图像质量，还具备扩展到视频等多模式的潜力。
附录 - Stable Diffusion 3 详解：
网上关于这方面的教程虽然很多，但都琐碎不够完整，无法系统且有效的学习，所以我们总结出一套可以在工作中应用到的系统完整的教学！
核心技术
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深度学习
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深度残差网络
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极深卷积网络
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变分模型
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Diffusion Models: 图像合成优于GANs
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注意力机制
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Transformer架构
关键算法与模型
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Adam优化算法
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首次提出，高效且适用范围广
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U-Net模型
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医学图像分割
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BERT模型
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文本到语言理解的预训练模型
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Stable Diffusion模型
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图像生成与合成领域的领头羊
应用场景
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工业数据合成
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利用Stable Diffusion进行工业缺陷检测和分割
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图像质量评估
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结构相似性指数SSIM
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图像超分辨率与个性化风格化
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Pixel-Aware Stable Diffusion (PASD)网络
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使用Stable Diffusion模型高效生成高质量标签图像数据集
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引入对抗鲁棒分类器以提高图像生成的准确性
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Diffusion Explainer: 解释Stable Diffusion如何将文本提示转换为图像
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Stable Diffusion在面部生成方面的优势
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简单文本提示即可创建逼真图像的能力
技术挑战与未来方向
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数据集生成
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分类器指导下的扩散模型增强
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用户交互式解释工具
成功案例与应用实例
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面部生成对比研究
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文本到图像的稳定扩散（TTI）
最后
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