Stable Diffusion 3 Medium is a Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT) text-to-image model that features greatly improved performance in image quality, typography, complex prompt understanding, and resource-efficiency. For more technical details, please refer …

2024年12月29日 · 备受期待的 Stable Diffusion 3（以下简称 “SD3”）终于向公众开放了，作为 Stability AI 迄今为止最先进的文本到图像开源 模型，SD3 在图像质量、 文本内容 生成、复杂提示理解和资源效率方面有了显著提升，今天就为大家详细介绍一下 SD3 的特点以及如何在 ComfyUI 中使用它。 此次开放的模型准确来说是 Stable Diffusion 3 Medium，包含 20 亿参数，具有体积小、适合在消费级 PC 和笔记本电脑上运行的优点，所以普通人也可以将其部署到自己的电脑上 …

2024年2月22日 · Announcing Stable Diffusion 3 in early preview, our most capable text-to-image model with greatly improved performance in multi-subject prompts, image quality, and spelling abilities. While the model is not yet broadly available, …

5 天之前 · Stable Diffusion 3.5 是由 Stability AI 发布的最新一代 AI 图像生成模型。 它在图像质量和提示词遵循方面实现了重大突破，标志着 AI 绘图技术迈入了一个新的纪元。 该系列提供了多个模型变体，以满足不同用户的需求： 目前Stable Diffusion 3.5 官方主要提供以下版本. 最强大的基础模型，适合专业用途，支持 1 百万像素分辨率。 通过 4 步即可生成高质量图像，速度更快。 适用于消费级硬件，支持 0.25 到 2 百万像素分辨率，易于定制。 社区许可允许研究、非商业和 …

2024年6月17日 · 备受期待的 Stable Diffusion 3（以下简称 “SD3”）终于向公众开放了，作为 Stability AI 迄今为止最先进的文本到图像开源模型，SD3 在图像质量、文本内容生成、复杂提示理解和资源效率方面有了显著提升，今天就为大家详细介绍一下 SD3 的特点以及如何在 ComfyUI 中使用它。 相关推荐： 秒杀 Canny ! 一文详解2款 ControlNet 新模型 Anyline ＆ Mistoline. 大家好，这里是和你们一起探索 AI 的花生~ 最新 ControlNet 有两款新模型非常热门，一个是用于提 …

SD 3中使用的Rectified Flow技术的核心思想就是通过引入流匹配方法，对于不同的扩散模型及流匹配模型，其本质区别在于图像到噪声的路线的定义方式。在扩散模型中，图像到噪声的路线通常是由一个复杂的公式表示的。

2024年11月5日 · 目前SD3.5提供三个不同版本,以满足不同用户需求: 本教程将重点介绍如何在ComfyUI平台上安装和使用SD3.5。 目前A1111版本尚未支持,ForgeUI团队正在开发中,我们会及时更新教程。 关注 @SD_Tutorial 获取最新更新动态. 目录. 如果你是新手,你必须在你的机器上 安装ComfyUI。 老用户需要通过导航到Manager并选择” Update ComfyUI ”和” Update All ”来更新ComfyUI。 我们列出了社区的各种发布版本。 你可以根据你的需求和系统配置进行选择。 拥 …

2024年10月23日 · this is the official VAE from huggingface: vae/diffusion_pytorch_model.safetensors · stabilityai/stable-diffusion-3.5-large at main (huggingface.co)

2025年2月15日 · Stable Diffusion 3 比起Stable Diffusion 之前的系列，在 多主题提示词的控制 编辑一致性能力（multi-subject prompts）、 文字渲染控制能力 （spelling abilities）以及 图像生成的整体质量 （image quality）三个维度 都有大幅的提升。 论文： Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis.

首先，SD3是一个基于Rectified Flow的生成模型；其次，SD3引入了T5-XXL来作为text encoder来提升模型的文本理解能力；最后，SD3采用了一个多模态的 DiT架构，并且将模型参数量扩展为8B。 从目前给出的例子和评测上，SD3在文字渲染和对文本提示词的遵循上，已经达到甚至超过目前STOA的文生图模型如DALL·E 3、Midjourney v6和Ideogram v1。 这篇文章将根据SD3的论文分析SD3的具体实现细节。