Stable Diffusion 3.0优化了什么?

Stable Diffusion 3.0优化了什么?

自从Stable Diffusion模型问世以来，AI文本图片生成技术已从专业领域普及到普通大众，各类AI绘图软件不断推陈出新，如文心一格、盗梦师、6open等工具，生成的图片已达到以假乱真的水平。Stable Diffusion 3.0的发布无疑推动了文生图领域的发展，为用户带来了更多优化和提升。


新版本的Stable Diffusion模型主要在以下几个方面进行了优化：

模型参数量提升：从之前的800M增加到8B，为用户提供更多扩展选择，生成的图片效果更佳。

增强prompt控制：在氛围感呈现方面有显著提升，使得模型对指令的理解和执行更加精准。

技术融合趋势：OpenAI和Stable Diffusion均采用了DIT模型，显示出DIT可能成为未来图像和视频生成领域的主流框架。

在对比Stable Diffusion 3与DALL.E时，可以看出Stable Diffusion在文字控制和图片和谐度方面表现更佳。尤其在处理特定场景和关键词时，Stable Diffusion能够更准确地融合元素，生成更为和谐的画面。同时，Stable Diffusion在图片一致性控制上也优于DALL.E。


对于AI绘图领域的学习者而言，除了掌握模型的使用技巧，理解如何通过prompt控制图片属性也至关重要。以下提供两种学习路径：

主动检索：通过观看教程、参考优秀作品或利用GitHub资源，学习如何构建有效的prompt。

借鉴他人经验：观看AI应用直播课程，跟随专业教师指导，快速掌握AI绘图技能。

Stable Diffusion 3基于DiTs模型架构，其强大的生成能力展示了扩散模型与Transformer结合的巨大潜力。随着Stable Diffusion 3的发布，AI在图片生成质量与文字控制方面取得了显著进步。作为Stable Diffusion的用户，直观感受是，Stable Diffusion 3解决了过往的不足，使得图片生成更加真实，更能满足用户需求。未来，图片生成技术将不断演进，为用户带来更符合直观感受的工具。