当前位置：首页AI视频Stable Diffusion 3是什么？ Stable Diffusion 3 是由Stability AI推出的最新文本到图像模型，模型参数范围从 800M 到 8B，可适配不同类型设备，并称是迄今为止“最强大的文本到图像模型”。 Stable Diffusion 3 采用了类似Sora的新架构Diffusion Transformer ，结合了新技术 Flow Matching ，大大提高了多主题提示、图像质量、拼写能力的性能。 这个模型在多主题提示、图像质量和拼写能力方面有了显著的性能提升，特别擅长处理包含多个主题的复杂提示，能够生成更加精细和逼真的图像。 非常大的变化是，提示词支持使用自然语言了。例如下面的示例： Prompt: Epic anime artwork of a wizard atop a mountain at night casting a cosmic spell into the dark sky that says “Stable Diffusion 3” made out of colorful energy. 提示词：史诗般的动漫艺术作品，一个巫师在夜晚的山顶上向黑暗的天空施放了一个宇宙咒语，上面写着“Stable Diffusion 3”，由五颜六色的能量组成。 Stable Diffusion 3生成图片示例 以下是官方发布的生成示例，确实在多主题提示、图像质量上有很大的提升。 Stable Diffusion 3适用人群 Stable Diffusion 3适用于需要快速、高效地从文本生成高质量图像的个人、开发者和企业。无论是艺术家寻求灵感、开发者构建应用程序，还是企业需要生成独特的视觉内容，Stable Diffusion 3都提供了一个强大的工具。 如何使用Stable Diffusion 3？ AIHub 2024 年 04 月 18 日最新消息，Stable Diffusion 3 API 正式开放，开发者们可以接入使用了。 Stable Diffusion 3 API 通过 Stability AI 开发者平台提供服务。 了解更多信息，请前往官方博客：https://stability.ai/news/stable-diffusion-3

Stable Diffusion 3是什么？ Stable Diffusion 3 是由Stability AI推出的最新文本到图像模型，模型参数范围从 800M 到 8B，可适配不同类型设备，并称是迄今为止“最强大的文本到图像模型”。 Stable Diffusion 3 采用了类似Sora的新架构Diffusion Transformer ，结合了新技术 Flow Matching ，大大提高了多主题提示、图像质量、拼写能力的性能。 这个模型在多主题提示、图像质量和拼写能力方面有了显著的性能提升，特别擅长处理包含多个主题的复杂提示，能够生成更加精细和逼真的图像。 非常大的变化是，提示词支持使用自然语言了。例如下面的示例： Prompt: Epic anime artwork of a wizard atop a mountain at night casting a cosmic spell into the dark sky that says “Stable Diffusion 3” made out of colorful energy. 提示词：史诗般的动漫艺术作品，一个巫师在夜晚的山顶上向黑暗的天空施放了一个宇宙咒语，上面写着“Stable Diffusion 3”，由五颜六色的能量组成。 Stable Diffusion 3生成图片示例 以下是官方发布的生成示例，确实在多主题提示、图像质量上有很大的提升。 Stable Diffusion 3适用人群 Stable Diffusion 3适用于需要快速、高效地从文本生成高质量图像的个人、开发者和企业。无论是艺术家寻求灵感、开发者构建应用程序，还是企业需要生成独特的视觉内容，Stable Diffusion 3都提供了一个强大的工具。 如何使用Stable Diffusion 3？ AIHub 2024 年 04 月 18 日最新消息，Stable Diffusion 3 API 正式开放，开发者们可以接入使用了。 Stable Diffusion 3 API 通过 Stability AI 开发者平台提供服务。 了解更多信息，请前往官方博客：https://stability.ai/news/stable-diffusion-3

Stable Diffusion 3：Stability AI推出的最新图像生成模型

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文章标题：Stable Diffusion 3是什么？ Stable Diffusion 3 是由Stability AI推出的最新文本到图像模型，模型参数范围从 800M 到 8B，可适配不同类型设备，并称是迄今为止“最强大的文本到图像模型”。 Stable Diffusion 3 采用了类似Sora的新架构Diffusion Transformer ，结合了新技术 Flow Matching ，大大提高了多主题提示、图像质量、拼写能力的性能。 这个模型在多主题提示、图像质量和拼写能力方面有了显著的性能提升，特别擅长处理包含多个主题的复杂提示，能够生成更加精细和逼真的图像。 非常大的变化是，提示词支持使用自然语言了。例如下面的示例： Prompt: Epic anime artwork of a wizard atop a mountain at night casting a cosmic spell into the dark sky that says “Stable Diffusion 3” made out of colorful energy. 提示词：史诗般的动漫艺术作品，一个巫师在夜晚的山顶上向黑暗的天空施放了一个宇宙咒语，上面写着“Stable Diffusion 3”，由五颜六色的能量组成。 Stable Diffusion 3生成图片示例 以下是官方发布的生成示例，确实在多主题提示、图像质量上有很大的提升。 Stable Diffusion 3适用人群 Stable Diffusion 3适用于需要快速、高效地从文本生成高质量图像的个人、开发者和企业。无论是艺术家寻求灵感、开发者构建应用程序，还是企业需要生成独特的视觉内容，Stable Diffusion 3都提供了一个强大的工具。 如何使用Stable Diffusion 3？ AIHub 2024 年 04 月 18 日最新消息，Stable Diffusion 3 API 正式开放，开发者们可以接入使用了。 Stable Diffusion 3 API 通过 Stability AI 开发者平台提供服务。 了解更多信息，请前往官方博客：https://stability.ai/news/stable-diffusion-3

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更新时间：2024年07月02日

Stable DiffusionStable Diffusion 3图像生成模型
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最近，国内外生成式AI发展迅速，百花齐放，AI对话，AI绘画，AI视频生成，前几天OpenAI发布了3D生成模型Shap-E。一直在好奇，AI生成动画什么时候会来呢？没想到，今天，Stability AI正式发布了文字生成动画工具Stable Animation SDK。如果你尝试过AI绘画，可能会知道，Stability AI就是非常优秀的AI绘画开源模型Stable Diffusion的开发商。 那么Stable Animation是什么，可以做什么，怎么用呢，我们一起来看看。Stable Animation是为开发者提供的文本生成动画的SDK服务，你可以在你自己的产品中接入这个服务。 Stable Animation目前主要提供3种生成动画的方式： 1、文本到动画：用户输入文本提示（与 Stable Diffusion 一样）并调整各种参数以生成动画。 2、文本输入+初始图像输入：用户提供初始图像作为动画的起点，文本提示与图像结合使用以产生最终输出动画。 3、输入视频 + 文本输入：用户提供初始视频作为动画的基础。通过调整各种参数，获得最终的输出动画，该动画还由文本提示引导。 有了这个服务，开发者利用这个服务，就可以打造各种新产品，新应用了。 那么如何使用呢？Stability AI已经提供了完备的开发者指南，具体如何使用，你可以在下面地址里访问。 官网地址：www.stability.ai 开发文档：https://platform.stability.ai/docs/features/animation

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Hyper-SD是什么？ Hyper-SD 是一个由字节跳动推出的新颖的扩散模型蒸馏框架，它通过轨迹分段一致性蒸馏和人类反馈学习，显著提升了低步数下的图像生成性能。该模型结合了轨迹保持和重构策略，实现了快速且高质量的图像生成，同时支持多种风格和可控生成，为生成式AI领域带来新SOTA性能。 与现有的扩散模型加速算法相比，该方法取得了卓越的加速效果。经过大量实验和用户评测的验证，Hyper-SD 在 SDXL 和 SD1.5 两种架构上都能在 1 到 8 步生成中实现 SOTA 级别的图像生成性能。 Hyper-SD的功能特性 轨迹分段一致性蒸馏：通过将扩散模型的时间步长划分为多个段落，并在每个段落内保持一致性，Hyper-SD 能够在减少去噪步数的同时，保持图像生成的高质量。 人类反馈学习（RLHF）：结合人类审美偏好和现有视觉感知模型的反馈，Hyper-SD 能够生成更符合人类审美的图像，提升生成效果。 一步生成强化：使用分数蒸馏技术，Hyper-SD 增强了模型在单步生成中的性能，这对于需要快速生成图像的场景非常有用。 低步数推理：Hyper-SD 实现了在极少的步数内进行高效图像生成，显著减少了计算资源的消耗，同时保持了图像质量。 风格兼容性：训练得到的加速模型能够适应不同风格的图像生成，增加了模型的通用性和适用性。 可控图像生成：Hyper-SD 能够与现有的 ControlNet 等控制网络兼容，实现低步数下的高质量可控图像生成。 SOTA性能：在 SDXL 和 SD1.5 两种架构上，Hyper-SD 都能实现 SOTA 级别的图像生成性能。 开源：Hyper-SD 的开源性质促进了生成式 AI 社区的发展，允许研究人员和开发者进一步探索和改进模型。 统一的低步数推理模型：Hyper-SD 实现了理想的全局一致性模型，无需针对每个特定的步数训练 UNet 或 LoRA，简化了模型训练和应用的复杂性。 这些功能特色使得 Hyper-SD 成为一个强大的工具，适用于需要快速、高质量图像生成的各种应用，如内容创作、虚拟试衣、游戏开发、图像编辑等。 如何使用Hyper-SD？ 项目主页：https://hyper-sd.github.io/ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.13686 Huggingface 链接：https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD 单步生成 Demo 链接：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SDXL-1Step-T2I 实时画板 Demo 链接：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/Hyper-SD15-Scribble

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