Stable Diffusion 3模型的参数范围从800M到8B。这项技术采用了一种名为扩散变换器（Diffusion Transformer）的新型架构，结合了光流学匹配和其他技术上的改进。通过利用Transformer的最新改进，该技术不仅能够应用于更广泛的领域，还能处理多种类型的输入数据，包括多模态输入。
Stability AI还声称，他们已根据Spawning AI的Do Not Train注册表清理了所有数据集，其中包括超过15亿个选择退出请求和其他手动请求发送给Stability AI的数据。”
我们先来看看对应的stable diffusion 一些效果吧；
内容发布
目前，他们尚未提供模型资源，但感兴趣的人可以加入等候名单以体验该模型。
加入等候名单： https://stability.ai/StableDiffusion3
我们来看看一些社区案例中优秀作品，可以看出对应的作品有了很大的改进；
主体改进方案
总的来说改进方面可以从下面看出，
支持文本渲染
性能提升
多目标提示
更好的图像质量
对于文本点渲染能力的话，其实一开始主要依托于对应自己的主模型，其实本身的渲染能力比较一般，我们来看看用 官网中给的一段渲染词汇得到的图，用MJ做一下对比
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:“史诗般的动漫作品，一个巫师在夜晚的山顶上向黑暗的天空施放宇宙咒语，咒语上写着“稳定扩散 3”，由五彩缤纷的能量组成
做可以看出的话SD和MJ的能力已经不相上下了，而且主要SD是一个开源项目，免费，当然也可以看出的话 MJ的绘画上文字会不稳定。还需要多多调试；
除了文生成能力和以上的优点外，Stability AI创始人Emad还发布了一段演示视频，展示了SD 3.0支持使用文字修改图像内容以及将静态图像转换为视频的功能。如果SD 3.0模型能够开源，肯定会为开源AI绘画生态带来全新的提升，这无疑是令人兴奋和期待的一件事情！
我们再来看看其他优秀的创作；
Stable Cascade 模型简介
其实关注Stabe ai 的领域会知道，其实早在SD 3发布的前夕，Cascade就已经用开源的方式发布了，
稍微来看看对应的专业方向
Stable Cascade系列由三个模型组成，分别是Stage A、Stage B和Stage C。其中，Stage A采用了VAE（变分自编码器）模型，而Stage B和Stage C则使用了扩散模型。
这些模型分别处理图像生成的不同阶段，形成了一种级联（Cascade）的结构。
在生成图像的过程中，首先由Stage C模型根据给定的文本生成24×24的低分辨率潜像（Latents）。
接着，这些潜像被输入到Stage B模型中进行放大处理。
最后，放大后的图像再次被输入到Stage A模型中，进行进一步放大并转换为像素空间，最终生成我们所需的图像。
如下图
此外，Stable Cascade还具有以下功能：支持图生成图、图像生成变体、Inpainting /Outpainting、Controlnet、Lora以及高清放大等。
与其他SD模型相比，Stable Cascade采用更小的潜在空间进行训练和推理，从而实现了更快的推理速度和更高效的训练。
这为开发人员提供了非常自由灵活的调节空间，也许将来它能够发展成为Stable Diffusion和Stable Diffusion XL之后的又一个新生态体系。
这是对应的开源地址，有兴趣可以去看看 https://github.com/Stability-AI/StableCascade
当然暂时对应SD3还未有开放，如果能使用，肯定第一时间去尝试一下的。
（来源：公众号 设计一论，查看原文 >>>）
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