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重磅！Stable Diffusion 3

时间: 2025-04-23 13:58:41 浏览: 94

### Stable Diffusion 3 发布信息和特性 #### 架构特点 Stable Diffusion 3采用扩散转换器架构作为其核心竞争力，这种架构使得模型能够更有效地处理复杂的图像生成任务[^1]。 #### 性能提升相比前代版本，Stable Diffusion 3在多个方面实现了显著改进。具体来说，在文本语义理解、色彩饱和度、图像构图等多个维度上均有增强，尤其值得注意的是对于多主题提示的支持以及更高的图像质量[^2]。 #### 参数规模与适用性此款新型号拥有不同大小的变体，最小版仅有8亿参数而最大可达80亿参数。这样的设计不仅让高性能计算成为可能，同时也确保了轻量化部署的需求得到满足，甚至能够在移动终端等资源受限环境中运行良好[^4]。 #### 对比其他模型的表现当与其他同类产品如 MidJourney 进行比较时，Stable Diffusion 3展现出了不俗的竞争实力；然而面对某些特定领域内的专用解决方案（例如 OUYSD3），则显示出更为优越的整体性能优势[^3]。 ```python # Python代码示例用于展示如何加载预训练好的StableDiffusionV3模型 from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16) pipe.to("cuda") prompt = "A fantasy landscape with a castle on top of the mountain under starry sky." image = pipe(prompt).images[0] image.show() ```

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