stable diffusion3 免费

Stable Diffusion 3 是由 Stability AI 推出的最新一代图像生成模型，它在文本到图像生成、图像修复、图像扩展等方面表现出色。目前，Stable Diffusion 3 的官方版本提供了一个免费使用的选项，用户可以在其官方网站或相关开源平台上找到对应的模型文件和使用指南。 ### 获取 Stable Diffusion 3 免费版本 1. **官方网站下载** Stability AI 提供了 Stable Diffusion 3 的官方模型，用户可以通过访问其官方网站 [Stability AI 官网](https://stability.ai/) 或 GitHub 页面获取相关的模型文件。通常，这些页面会提供详细的安装说明和技术文档，帮助用户快速上手[^1]。 2. **GitHub 开源仓库** Stable Diffusion 3 的部分实现已经开源，并托管在 GitHub 上。例如，`Automatic1111` 的 WebUI 实现支持 Stable Diffusion 3 模型，用户可以通过克隆仓库并按照文档进行安装和配置。以下是基本步骤： ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui # 下载 Stable Diffusion 3 模型文件 wget -O models/Stable-diffusion/sd3-medium.safetensors https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium/resolve/main/sd3-medium.safetensors # 启动 WebUI python launch.py ``` 3. **Hugging Face 模型库** Hugging Face 上也提供了 Stable Diffusion 3 的模型文件，用户可以直接从 [Hugging Face](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium) 下载所需的模型文件，并将其放入相应的模型目录中。 ### 使用指南 #### 安装依赖环境 在运行 Stable Diffusion 3 之前，需要确保系统中安装了以下依赖项： - Python 3.8 或更高版本 - PyTorch 1.13 或更高版本 - CUDA 支持（可选，用于 GPU 加速） #### 配置模型 将下载的 `sd3-medium.safetensors` 文件放入 WebUI 的模型目录中，通常是 `models/Stable-diffusion` 文件夹。启动 WebUI 后，在界面中选择该模型即可开始生成图像。 #### 参数设置 Stable Diffusion 3 提供了丰富的参数设置，包括： - **Prompt**: 输入描述性文本，控制生成图像的内容。 - **Negative Prompt**: 输入不希望出现在图像中的内容。 - **Sampling Steps**: 控制生成过程的迭代次数，数值越大生成质量越高，但耗时更长。 - **CFG Scale**: 控制提示词对生成结果的影响程度。 #### 图像生成示例 以下是一个简单的 Python 示例代码，展示如何使用 Stable Diffusion 3 生成图像： ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch # 加载预训练模型 pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium", torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to("cuda") # 使用 GPU 加速 # 生成图像 image = pipe("A futuristic city skyline at sunset").images[0] image.save("futuristic_city.png") ``` ### 社区资源与支持 为了更好地使用 Stable Diffusion 3，建议关注以下资源： - **社区更新**：定期查看官方博客或 GitHub 仓库，以获取最新的模型更新和技术支持[^2]。 - **模型融合**：尝试将多个模型进行融合，以获得更高质量的生成效果。 - **参数联动**：通过调整不同的参数组合，探索更多创意可能性。 ---