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1.stablediffusion的概述：
Stable Diffusion（简称SD）近期的动态确实不多，但最新的发展无疑令人瞩目。StableCascade、Playground V2.5和Stableforge虽然带来了一些更新，但它们在SD3面前似乎略显黯然。就在昨晚，SD3终于以全新的面貌亮相，这是一个开放的、具有里程碑意义的MMDIT世界文生图大模型。尽管目前推出的是Medium版本，但强烈推荐在Comfyui环境中优先体验。
(以下内容个人建议，仅供参考）
"Stable Diffusion 3（SD3）模型的最新突破，带来了图像生成技术的飞跃：
- SD3 Medium（2B）：一个拥有20亿参数的模型，为图像生成领域带来了新的活力。（建议显存在12G)
- SD3 Large（4B）：一个更为强大的80亿参数模型，进一步推动了图像生成的边界。（建议显存在16G)
- SD3 Large Turbo（8B）：同样拥有80亿参数，但特别优化了推理速度，使得图像生成更加迅速。（建议显存在24G)
以 SD3 为基准，这个图表概述了它在基于人类对视觉美学、提示遵循和文字排版的评估中的胜率。
2.stablediffusion3.0更新了哪些：
- 逼真度提升：
- SD3 Medium在生成图像时，有效解决了手部和面部的常见伪影问题，无需复杂的后处理即可直接输出高真实感的图像。
- 高度提示词适应性：
- 该模型能够精准理解并执行包含空间关系、构图要素、动作和风格等复杂元素的提示词，提供更为精确的图像生成结果。
| 一幅宇航员撑着粉色雨伞、骑着一只穿着芭蕾舞短裙的猪的画，猪旁边的地上是一只戴着高顶帽子的知更鸟，画面的角落里写着「stable diffusion」。 |
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| 提示：一个红色的球体放在一个蓝色的立方体上面。在它们后面是一个绿色的三角形，在右边是一只狗，在左边是一只猫。 |
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- 卓越的文字生成能力：
- 利用Diffusion Transformer架构，SD3 Medium在生成无伪影、拼写准确的文本方面取得了突破性进展，提升了图像中文字的可读性和准确性。
- 资源优化：
- SD3 Medium对VRAM的占用较低，使得其能够在标准的消费者级GPU上高效运行，同时保持了图像生成的高性能。
- 易于微调：
- SD3 Medium能够快速从少量数据中学习并吸收细节，这使得它非常适合进行定制化开发，以满足特定应用的需求。
3.stablediffusion3.0的技术原理
对于文本到图像的生成，Stable Diffusion 3（SD3）模型展现了其对文本和图像两种模态的深度理解。论文中提到的新架构，被称为MMDiT，凸显了它在处理多模态数据方面的强大能力。这一架构的创新之处在于，它能够同时分析和融合文本描述和视觉信息，以生成与文本描述高度一致的图像。
与Stable Diffusion的早期版本相似，SD3采用了预训练模型来提取和推导文本和图像的适当表征。具体来说，研究者们采用了三种不同的文本嵌入方法：两种基于CLIP的模型和T5模型，这些模型能够将文本转换为丰富的语义嵌入。同时，为了编码图像token，他们还采用了一种改进的自编码器架构，这有助于捕捉图像的细节和结构特征。
通过这种多模态融合策略，SD3能够更准确地理解和响应文本提示，生成高质量、高分辨率的图像，同时保持了对文本描述的忠实度和图像的自然感。这种先进的技术使得SD3在文本到图像的生成任务中，提供了前所未有的灵活性和准确性。
4.stablediffusion3.0在哪里使用
4.1开源地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium
最后想说
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