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Stable Diffusion 3.5 介绍

news 2025/9/13 20:16:23

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：

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。
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。
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：

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。
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。
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。
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：

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。
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。
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。
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。
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。
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：

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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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

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 和 sd3.5_large_turbo.safetensors 等文件。
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）。
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。
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。
- 将 sd3.5L_exampleWorkflow.json 文件拖入 ComfyUI 的 TripleCCLIPOADER 中，并修改为下载的模型名称。
生成图像：
- 在 ComfyUI 中输入提示词，开始生成图像。
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。