Stable Diffusion 3.5 介绍

news2025/1/27 7:23:37

Stable Diffusion 3.5 是由 Stability AI 推出的最新一代图像生成模型,是 Stable Diffusion 系列的重要升级版本。以下是关于 Stable Diffusion 3.5 的详细信息:

版本概述

Stable Diffusion 3.5 包含三个主要版本:

  1. Stable Diffusion 3.5 Large:参数量为80亿,支持生成100万像素(1MP)的高分辨率图像,适合专业用户和对图像质量有较高要求的场景。
  2. Stable Diffusion 3.5 Large Turbo:基于 Large 版本优化,采用对抗性扩散蒸馏(ADD)技术,显著提高了生成速度,同时保持高质量输出。
  3. Stable Diffusion 3.5 Medium:参数量为25亿,适用于中等分辨率需求的用户,如生成40万像素(0.4MP)的图像。

技术改进

Stable Diffusion 3.5 在多个方面进行了显著改进:

  1. 图像质量和细节:通过增加模型参数量,提升了图像分辨率上限至2048x2048,并改善了细节表现和真实感。
  2. 提示词匹配度:优化了对复杂提示词的理解能力,能够更准确地生成符合用户需求的图像。
  3. 速度提升:Large Turbo 版本通过技术优化,大幅缩短了生成时间,适合需要快速生成大量图像的用户。
  4. 多模态支持:支持多种视觉元素的整合,解决了早期版本中复杂细节和多元素集成的限制问题。

应用场景

Stable Diffusion 3.5 的不同版本适用于不同的使用场景:

  • Large 版本:适合需要高分辨率和高质量图像的专业用户,如艺术创作、设计和科研。
  • Large Turbo 版本:适合追求速度和效率的用户,例如需要快速生成大量图像的场景。
  • Medium 版本:适合普通用户或对图像质量要求不高的场景。

安装与使用

Stable Diffusion 3.5 提供了详细的本地部署和在线使用指南。用户可以通过 Hugging Face 平台下载模型文件,并在本地环境中运行。此外,还支持通过 ComfyUI 等工具进行安装和操作。

开源与社区支持

Stable Diffusion 3.5 是开源项目,用户可以免费获取模型文件并进行二次开发。社区提供了丰富的教程和资源,帮助用户更好地使用该模型。

总结

Stable Diffusion 3.5 是目前市场上最强大的图像生成模型之一,凭借其卓越的图像质量、高效的生成速度和灵活的应用场景,成为 AI 图像生成领域的领先工具。无论是专业用户还是普通爱好者,都可以根据自身需求选择合适的版本来实现高质量的图像生成。

根据提供的信息,无法回答关于Stable Diffusion 3.5的三个版本在价格上的具体差异的问题。

对抗性扩散蒸馏(ADD)技术是如何具体提升生成速度的?

对抗性扩散蒸馏(ADD)技术通过以下几种方式具体提升了生成速度:

  1. 减少采样步骤:ADD技术通过结合评分蒸馏和对抗损失,显著减少了生成图像所需的采样步骤。例如,SDXL Turbo模型在使用ADD技术后,从50步减少到仅需一步即可生成高质量图像。这种减少的步骤不仅提高了生成速度,还减少了计算资源的需求。

  2. 高效利用预训练模型:ADD技术利用预训练的大规模文生图扩散模型作为教师信号,通过教师模型的指导,学生模型能够更快地生成高质量图像。这种方法避免了从头开始生成图像的低效过程,从而显著提高了生成速度。

  3. 多尺度采样和多路径策略:在ADD-XL模型中,通过多尺度采样和多路径策略,进一步提高了生成速度。多尺度采样允许模型在不同分辨率下进行采样,从而减少整体生成时间。多路径策略则通过并行处理多个路径来加速生成过程。

  4. 减少模糊和伪影:ADD技术在推理阶段不使用条件生成(CFG),避免了传统蒸馏操作中常见的模糊和伪影问题。这不仅提高了生成图像的质量,还减少了因模糊和伪影导致的额外采样步骤。

  5. 优化计算效率:ADD技术通过评分蒸馏和对抗损失,优化了计算效率。评分蒸馏帮助模型在每个时间步获得更准确的像素分布,从而减少不必要的采样步骤。对抗损失则通过判别器网络评估生成图像的质量,确保生成过程的高效性。

  6. 广泛应用于多种任务:ADD技术不仅在图像生成领域表现出色,还被应用于文本到图像合成、图像编辑和填充任务等多模态场景。这种广泛的应用进一步证明了其在不同任务中的高效性和灵活性。

Stable Diffusion 3.5 社区提供的教程和资源主要集中在哪些方面?

Stable Diffusion 3.5 社区提供的教程和资源主要集中在以下几个方面:

  1. 基础到高级应用:社区提供了从基础到高级的使用方法,包括免费商用版本的介绍、与Flux模型的对比、如何在ComfyUI中整合和使用这些技术等。

  2. 参数设置技巧:社区分享了详细的参数设置技巧,帮助用户一键解除咒语,完美复刻原图,适用于AI电商、图生图等场景。

  3. 实战案例:社区提供了多个实战案例,如Krita AI、Flux PuLID、InstantID等工具的使用,以及人脸迁移、角色生成、动画制作等实际应用。

  4. 安装包和视频教程:社区提供了Stable Diffusion安装包、PDF教程和视频教程,帮助零基础小白系统性学习AI绘画。

  5. 本地部署和工作流搭建:社区分享了SD3.5的本地部署实现,以及SD3.5图像改造中指定局部重绘Inpaint的功能,并推荐了一些超绝大模型,适合新手小白使用。

  6. 整合包和汉化桌面端:社区提供了SD3.5 IPAdapter+ControlNet工作流搭建及效果测试,以及ComfyUI工作流的汉化桌面端一键部署,适用于Windows、Mac和Linux系统。

  7. 开源模型和推理代码:社区提供了多种型号变体的下载和使用,如Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo,并在GitHub上提供推理代码。

  8. 社区论坛和交流平台:社区列出了多个社区和论坛,如AIGODLIKE、NovelAI Dev和Stable Diffusion CN等,供用户交流和学习。

  9. 工具推荐:社区推荐了多种与Stable Diffusion相关的工具,如Stable Diffusion WebUI、SD.Next、ComfyUI等。

  10. 技术博客和论坛:社区建议关注技术博客和论坛,获取行业专家的见解和最佳实践。

Stable Diffusion 3.5 在图像质量和细节方面的改进是如何实现的?

根据提供的信息,无法回答问题。我搜索到的资料主要集中在Stable Diffusion 3.5的性能提升、新模型的推出以及其在不同场景下的应用,但没有具体提到Stable Diffusion 3.5在图像质量和细节方面的改进是如何实现的。例如,等都提到了Stable Diffusion 3.5的性能提升和新模型的推出,但没有详细说明这些改进是如何具体影响图像质量和细节的。

如何在本地环境中部署和运行 Stable Diffusion 3.5?

根据提供的信息,无法直接回答如何在本地环境中部署和运行 Stable Diffusion 3.5 的具体步骤。然而,可以总结出一些关键点和步骤,这些步骤可能有助于在本地环境中部署和运行 Stable Diffusion 3.5。

关键步骤总结

  1. 下载模型文件

    • 可以从 Hugging Face 平台下载 Stable Diffusion 3.5 的模型文件。具体版本包括 Stable Diffusion 3.5 Large、Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 和即将发布的 Stable Diffusion 3.5 Medium 。
    • 下载的文件通常包括 sd3.5L_exampleWorkflow.json sd3.5_large_turbo.safetensors 等文件 。
  2. 安装 ComfyUI

    • 从 GitHub 下载并安装 ComfyUI。ComfyUI 是一个用于部署和运行 Stable Diffusion 模型的工具 。
    • 安装完成后,运行脚本并设置中文界面(可选) 。
  3. 配置环境

    • 创建一个虚拟环境(如使用 conda 创建名为 sd3.5 的虚拟环境),并安装必要的依赖项,如 Python 3.10、PyTorch 2.2.2、torchvision 0.17.2、torchaudio 0.22.2 和 pytorch-cuda 12.1 。
    • 安装 Jupyter,以便在虚拟环境中运行代码 。
  4. 下载模型文件并放置到指定目录

    • 将下载的模型文件(如 sd3.5_large_turbo.safetensors )放置到 ComfyUI 的 models/checkpoint 目录中 。
    • sd3.5L_exampleWorkflow.json 文件拖入 ComfyUI 的 TripleCCLIPOADER 中,并修改为下载的模型名称 。
  5. 生成图像

    • 在 ComfyUI 中输入提示词,开始生成图像 。
  6. 公网远程访问(可选)

    • 如果需要公网远程访问,可以使用 CPolar 内网穿透工具创建远程公网地址,从而实现远程访问 。

注意事项

  • 硬件要求:Stable Diffusion 3.5 对硬件要求较高,建议显存大于 16GB 的用户下载 Stable Diffusion 3.5 Large,显存大于 8GB 的用户下载 Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 。
  • 版本选择:根据具体需求选择合适的模型版本,如 Stable Diffusion 3.5 Large、Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 或 Stable Diffusion 3.5 Medium 。

结论

虽然我搜索到的资料中没有详细列出所有步骤,但通过综合多个证据中的信息,可以大致了解如何在本地环境中部署和运行 Stable Diffusion 3.5。

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/2283290.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

React和Vue有什么区别,如何选择?

React和Vue有什么区别,如何选择? React 和 Vue 是当前最受欢迎的前端框架之一,两者在开发者中都有极高的声誉。它们都旨在帮助开发人员构建用户界面,但在实现方式和适用场景上有所不同。如果你正考虑在项目中选择 React 或 Vue&a…

寒假1.23

题解 web:[极客大挑战 2019]Secret File(文件包含漏洞) 打开链接是一个普通的文字界面 查看一下源代码 发现一个链接,点进去看看 再点一次看看,没什么用 仔细看,有一个问题,当点击./action.ph…

从spec到iso的koji使用

了解一下Linux发行版流程::从spec到iso的koji使用 for Fedora 41。 Fedora 41有24235个包,我们选择 minimal 的几十个源码包,百多个rpm包构建。 配3台服务器 40C64G 48C64G 80C128G,有点大材小用,一台就够了 &#xf…

【游戏设计原理】81 - 功能可见性暗示

一、什么是功能可见性? 功能可见性(Affordance)是一个设计心理学的概念,指的是物体或界面元素通过其外观或形态向用户传递的功能暗示。换句话说,功能可见性是指一个物体本身所具备的特性,使人能直接感知到…

mathematical-expression 实现 数学表达式解析 Java 篇(最新版本)

mathematical-expression (MAE) 切换至 中文文档 Community QQ group 访问链接进行交流信息的获取:https://diskmirror.lingyuzhao.top/DiskMirrorBackEnd/FsCrud/downLoad/18/Binary?fileNameArticle/Image/-56202138/1734319937274.jpg…

MVCC底层原理实现

MVCC的实现原理 了解实现原理之前,先理解下面几个组件的内容 1、 当前读和快照读 先普及一下什么是当前读和快照读。 当前读:读取数据的最新版本,并对数据进行加锁。 例如:insert、update、delete、select for update、 sele…

WPF实战案例 | C# WPF实现计算器源码

WPF实战案例 | C# WPF实现计算器源码 一、设计来源计算器应用程序讲解1.1 主界面1.2 计算界面 二、效果和源码2.1 界面设计(XAML)2.2 代码逻辑(C#)2.3 实现步骤总结 源码下载更多优质源码分享 作者:xcLeigh 文章地址&a…

vulnhub靶场【kioptrix-3】靶机

前言 靶机:kioptrix-3,IP地址为192.168.1.74 攻击:kali,IP地址为192.168.1.16 都采用虚拟机,网卡为桥接模式 文章中涉及的靶机,来源于vulnhub官网,想要下载,可自行访问官网下载&a…

无人机 PX4 飞控 | PX4源码添加自定义参数方法并用QGC显示与调整

无人机 PX4 飞控 | PX4源码添加自定义参数方法并用QGC显示与调整 0 前言 之前文章添加了一个自定义的模块,本篇文章在之前的自定义模块中,添加两个自定义参数 使用QGC显示出来,并通过QGC调整参数值,代码实现参数更新 新增的参…

【Linux】华为服务器使用U盘安装统信操作系统

目录 一、准备工作 1.1 下载UOS官方系统 1.2制作启动U盘 1.3 服务器智能管理系统iBMC 二、iBMC设置U盘启动 一、准备工作 1.1 下载UOS官方系统 服务器CPU的架构是x86-64还是aarch64),地址:统信UOS生态社区 - 打造操作系统创…

npm常见报错整理

npm install时报UNMET PEER DEPENDENCY 现象 npm install时报UNMET PEER DEPENDENCY,且执行npm install好几遍仍报这个。 原因 不是真的缺少某个包,而是安装的依赖版本不对,警告你应该安装某一个版本。 真的缺少某个包。 解决 看了下package.json文件,我的react是有的…

在宝塔安装部署mindoc

MinDoc简介 MinDoc 是一款针对IT团队开发的简单好用的文档管理系统。 MinDoc 的前身是 SmartWiki 文档系统。SmartWiki 是基于 PHP 框架 laravel 开发的一款文档管理系统。因 PHP 的部署对普通用户来说太复杂,所以改用 Golang 开发。可以方便用户部署和实用。 开…

蓝桥杯练习日常|递归-进制转换

蓝桥云课760数的计算 一、递归 题目&#xff1a; 我的解题代码&#xff1a; #include <iostream> using namespace std; int sum0; int main() {// 请在此输入您的代码int n;cin>>n;int fun(int n);fun(n); cout<<sum<<\n;return 0; } // void fu…

什么是CIDR技术? 它是如何解决路由缩放问题的

什么是CIDR技术&#xff1f; 它是如何解决路由缩放问题的 一. 什么是 CIDR&#xff1f;二. CIDR 是如何工作的&#xff1f;1. 高效地址分配2. 路由聚合&#xff08;Route Aggregation&#xff09;3. 精确满足需求 三. CIDR 的计算详解1. 子网掩码计算2. 地址范围计算3. 可用 IP…

单片机内存管理剖析

一、概述 在单片机系统中&#xff0c;内存资源通常是有限的&#xff0c;因此高效的内存管理至关重要。合理地分配和使用内存可以提高系统的性能和稳定性&#xff0c;避免内存泄漏和碎片化问题。单片机的内存主要包括程序存储器&#xff08;如 Flash&#xff09;和数据存储器&a…

Qt简单迷宫游戏

目录 你将学到你将准备你将改变你将设计你将编程开始界面游玩界面胜利界面其它bug修复 你可扩展下一篇博客要说的东西 你将学到 Qt中QKeySequence对象的基本创建Qt中QShortcut对象的基本应用Qt中QSoundEffect对象的基本应用 你将准备 在开始制作Qt简单迷宫游戏之前&#xff…

Ansys Thermal Desktop 概述

介绍 Thermal Desktop 是一种用于热分析和流体分析的通用工具。它可用于组件或系统级分析。 来源&#xff1a;CRTech 历史 Thermal Desktop 由 C&R Technologies (CR Tech) 开发。它采用了 SINDA/FLUINT 求解器。SINDA/FLUINT 最初由 CR Tech 的创始人为 NASA 的约翰逊航…

WPF基础 | WPF 基础概念全解析:布局、控件与事件

WPF基础 | WPF 基础概念全解析&#xff1a;布局、控件与事件 一、前言二、WPF 布局系统2.1 布局的重要性与基本原理2.2 常见布局面板2.3 布局的测量与排列过程 三、WPF 控件3.1 控件概述与分类3.2 常见控件的属性、方法与事件3.3 自定义控件 四、WPF 事件4.1 路由事件概述4.2 事…

西门子【Library of General Functions (LGF) for SIMATIC S7-1200 / S7-1500】

文章目录 概要整体架构流程技术名词解释技术细节小结 概要 通用函数库 (LGF) 扩展了 TIA Portal 中用于 PLC 编程的 STEP 7 指令&#xff08;数学函数、时间、计数器 等&#xff09;。该库可以不受限制地使用&#xff0c;并包含 FIFO 、搜索功能、矩阵计算、 astro 计…

Android实战经验篇-AndroidScrcpyClient投屏一

系列文章转如下链接&#xff1a; Android Display Graphics系列文章-汇总 Android实战经验篇-系列文章汇总 本文主要包括部分&#xff1a; 一、方案说明 1.1 适用场景 1.2 方案框架 二、功能演示 2.1 环境准备 2.2 演示 一、方案说明 1.1 适用场景 优秀的开源的scrc…