Stable Diffusion 3.5 是 Stability AI 发布的最新文本到图像生成模型,专为高效、灵活的创意图像生成而设计。相比之前的版本(如 2.1 和 3.0),3.5 版本在图像生成的细节质量、生成速度和多样性方面实现了显著提升。
高精度生成:3.5 版本能够生成更清晰、更细腻的图像,适用于艺术创作、设计和内容生产。
ControlNets 支持:新增 Blur、Canny 和 Depth ControlNet,允许用户对生成结果进行模糊、轮廓或深度等维度的控制,极大提升创作灵活性。
优化性能:提供 Large 和 Large Turbo 两种变体,满足高性能需求的同时兼顾更快的生成速度,适配消费级硬件。
增强兼容性:模型可通过 Hugging Face 或 GitHub 访问,适配多种框架和工具,便于开发者集成。
艺术创作: 制作高质量的数字艺术和插图。
内容生成: 为社交媒体、广告和游戏设计提供素材。
教育与研究: 用于图像生成领域的学术探索与创新实验。
Stable Diffusion 3.5 支持多种使用方式,包括直接通过预训练模型运行、API 调用和深度集成。以下是详细步骤:
方法一:本地运行模型
环境准备确保系统已安装以下依赖:
pip install torch torchvision transformers diffusers
Python (推荐 3.9 及以上)
CUDA 和 GPU 驱动 (NVIDIA GPU 用户)安装必要的库:
下载模型从 Hugging Face 获取权重:
git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4
加载模型并生成图像使用 Python 脚本加载和运行模型:
from diffusers import StableDiffusionPipeline # 加载模型 pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4") pipeline.to("cuda") # 生成图像 prompt = "A futuristic cityscape at sunset" image = pipeline(prompt).images[0] image.save("output.png")
方法二:使用云服务或平台
Hugging Face Space在 Hugging Face 上搜索 Stable Diffusion Demo,直接在线输入提示词生成图像。地址:https://huggingface.co/spaces
API 调用使用 Stability AI 提供的 DreamStudio API:注册账号并获取 API 密钥。通过 HTTP 请求或 Python SDK 调用生成图像:
import requests api_key = "your_api_key" endpoint = "https://api.stability.ai/v1/generation/text-to-image" headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} payload = {"prompt": "A serene mountain landscape"} response = requests.post(endpoint, json=payload, headers=headers) with open("output.png", "wb") as f: f.write(response.content)
方法三:通过前端界面工具
Automatic1111 WebUI下载并安装 WebUI,支持可视化控制:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui cd stable-diffusion-webui bash webui.sh
打开浏览器,访问 http://127.0.0.1:7860
,上传模型权重文件,输入提示词生成图像。
ComfyUI专为控制流和 ControlNet 设计的工具,支持 Stable Diffusion 3.5。安装和使用指南请参考 ComfyUI 文档。
使用建议
根据需求选择使用方法:开发者偏向本地运行或 API,普通用户可以使用 WebUI 或 Hugging Face Space。提高生成效果的技巧:优化提示词(prompt)、调整采样步数和生成分辨率等参数。
通过以上方法,您可以充分利用 Stable Diffusion 3.5 强大的图像生成能力。
檢查網路連線是否穩定,嘗試使用代理或鏡像來源;確認是否需要登入帳號或提供 API 金鑰,如果路徑或版本錯誤也會導致下載失敗。
確保安裝了正確版本的框架,核對模型所需的依賴庫版本,必要時更新相關庫或切換支援的框架版本。
使用本機快取模型,避免重複下載;或切換到更輕量化的模型,並最佳化儲存路徑和讀取方式。
啟用 GPU 或 TPU 加速,使用大量處理資料的方法,或選擇輕量化模型如 MobileNet 來提高速度。
嘗試量化模型或使用梯度檢查點技術以降低顯存需求,也可以使用分散式運算將任務分攤到多台裝置。
檢查輸入資料格式是否正確,與模型相符的預處理方式是否到位,必要時對模型進行微調以適應特定任務。