Stable Diffusion 3，它终于来了！
足足酝酿一年之多，相比上一代一共进化了三大能力。
来，直接上效果！
首先，是开挂的文字渲染能力。
且看这黑板上的粉笔字：
Go Big or Go Home （不成功便成仁），这个倒是杀气腾腾啊～
路牌、公交灯牌的霓虹效果：
还有刺绣上“勾”得快要看到针脚的“晚安”：
作品一摆出，网友就大呼：太精确了。
以至于有人表示：赶紧把中文也安排上啊。
其次，多主题提示能力直接拉满。
什么意思？你尽管一次性往提示词中塞入n多“元素”，Stable Diffusion 3：漏一个算我输。
呐，仔细瞅下图，这里面就有“宇航员”、“穿着芭蕾舞裙的小猪”、“粉色雨伞”、“戴着礼帽的知更鸟”，角落里还有“Stable Diffusion”几个大字（可不是什么水印）。
有了这个能力，一幅作品你想多丰富就有多丰富。
最后，当属图像质量，再次进化了一个度。
光看前面这些图，就被冲击到有没有？！
而各种超清特写，那是再信手拈来不过的了。
心动吗？目前官方已开放排队名单，大伙可以前往官网申请。
咳咳，也不得不说，最近这AI圈可真是相当热闹啊。
有网友直呼，我的电脑已经Hold不住了……
Stable Diffusion 3来了！
全新的Stable Diffusion效果有多好，再给大伙奉送一些。
当然，所有出图均来自官方，比如StabilityAI媒体负责人：
不得不说，文字效果实在最为吸人眼球，各种形式都能呈现得相当清楚和“应景”。
而看到上面这幅图，不得不想到“Midjourney尴尬亮相学术界：为生物学论文乱配图”一事——有了SD3之后，我们是不是可以制作非常专业的学术配图了？
除了这些，SD3的“酒精水墨画”也相当别出心裁：
动漫风格：
again，你可以在上面加清晰的文字了。
由于目前需要排队申请，大伙还不好实际测试摸底。
不过有机智的网友已经用相同的提示词喂给了Midjourney（v 6.0）。
比如开头的那张“红苹果与黑板字”（prompt：cinematic photo of a red apple on a table in a classroom, on the blackboard are the words “go big or go home” written in chalk）
最终Midjourney给出的结果如下：
从这组对比来看，可以说是高下立判——SD3无论是文字拼写还是质量、色彩协调性等方面都更胜一筹。
技术方面，目前，模型可选择的参数范围在800M到8B。
详细的技术报告还未公布，官方目前只透露主要结合了扩散型transformer架构以及flow matching。
前者实际上同Sora一样，附上的技术论文正是22年William Peebles同谢赛宁合写的DiT。
DiT首次将Transformer与扩散模型结合到了一起，相关论文被ICCV 2023录用为Oral论文。
在该研究中，研究者训练了潜在扩散模型，用对潜在 patch进行操作的 Transformer 替换常用的 U-Net 主干网络。他们通过以Gflops衡量的前向传递复杂度来分析扩散 Transformer (DiT) 的可扩展性。
而后者flow matching同样也是来自22年，由Meta AI以及魏茨曼科学研究所的科学家完成。
他们提出了基于连续归一化流（CNFs）的生成模型新范式，以及flow matching的概念，这是一种基于回归固定条件概率路径的矢量场的免模拟CNFs的方法。结果发现使用带有扩散路径的flow matching，可以训练出来的模型更稳健和稳定。
不过最近看了这么多视频生成进展，也有网友表示：
你觉得呢？
One More Thing
除此之外，也就在前一天，他们的视频产品Stable Video正式开放公测。
基于SVD1.1（Stable Video Diffusion 1.1），人人可用。
主要支持文生视频和图生视频两个功能。
参考链接：
[1]https://stability.ai/news/stable-diffusion-3
[2]https://arxiv.org/abs/2212.09748
[3]https://arxiv.org/abs/2210.02747
[4]https://twitter.com/pabloaumente/status/1760678508173660543
Stable Diffusion 3，它终于来了！
足足酝酿一年之多，相比上一代一共进化了三大能力。
来，直接上效果！
首先，是开挂的文字渲染能力。
且看这黑板上的粉笔字：
Go Big or Go Home （不成功便成仁），这个倒是杀气腾腾啊～
路牌、公交灯牌的霓虹效果：
还有刺绣上“勾”得快要看到针脚的“晚安”：
作品一摆出，网友就大呼：太精确了。
以至于有人表示：赶紧把中文也安排上啊。
其次，多主题提示能力直接拉满。
什么意思？你尽管一次性往提示词中塞入n多“元素”，Stable Diffusion 3：漏一个算我输。
呐，仔细瞅下图，这里面就有“宇航员”、“穿着芭蕾舞裙的小猪”、“粉色雨伞”、“戴着礼帽的知更鸟”，角落里还有“Stable Diffusion”几个大字（可不是什么水印）。
有了这个能力，一幅作品你想多丰富就有多丰富。
最后，当属图像质量，再次进化了一个度。
光看前面这些图，就被冲击到有没有？！
而各种超清特写，那是再信手拈来不过的了。
心动吗？目前官方已开放排队名单，大伙可以前往官网申请。
咳咳，也不得不说，最近这AI圈可真是相当热闹啊。
有网友直呼，我的电脑已经Hold不住了……
Stable Diffusion 3来了！
全新的Stable Diffusion效果有多好，再给大伙奉送一些。
当然，所有出图均来自官方，比如StabilityAI媒体负责人：
不得不说，文字效果实在最为吸人眼球，各种形式都能呈现得相当清楚和“应景”。
而看到上面这幅图，不得不想到“Midjourney尴尬亮相学术界：为生物学论文乱配图”一事——有了SD3之后，我们是不是可以制作非常专业的学术配图了？
除了这些，SD3的“酒精水墨画”也相当别出心裁：
动漫风格：
again，你可以在上面加清晰的文字了。
由于目前需要排队申请，大伙还不好实际测试摸底。
不过有机智的网友已经用相同的提示词喂给了Midjourney（v 6.0）。
比如开头的那张“红苹果与黑板字”（prompt：cinematic photo of a red apple on a table in a classroom, on the blackboard are the words “go big or go home” written in chalk）
最终Midjourney给出的结果如下：
从这组对比来看，可以说是高下立判——SD3无论是文字拼写还是质量、色彩协调性等方面都更胜一筹。
技术方面，目前，模型可选择的参数范围在800M到8B。
详细的技术报告还未公布，官方目前只透露主要结合了扩散型transformer架构以及flow matching。
前者实际上同Sora一样，附上的技术论文正是22年William Peebles同谢赛宁合写的DiT。
DiT首次将Transformer与扩散模型结合到了一起，相关论文被ICCV 2023录用为Oral论文。
在该研究中，研究者训练了潜在扩散模型，用对潜在 patch进行操作的 Transformer 替换常用的 U-Net 主干网络。他们通过以Gflops衡量的前向传递复杂度来分析扩散 Transformer (DiT) 的可扩展性。
而后者flow matching同样也是来自22年，由Meta AI以及魏茨曼科学研究所的科学家完成。
他们提出了基于连续归一化流（CNFs）的生成模型新范式，以及flow matching的概念，这是一种基于回归固定条件概率路径的矢量场的免模拟CNFs的方法。结果发现使用带有扩散路径的flow matching，可以训练出来的模型更稳健和稳定。
不过最近看了这么多视频生成进展，也有网友表示：
你觉得呢？
One More Thing
除此之外，也就在前一天，他们的视频产品Stable Video正式开放公测。
基于SVD1.1（Stable Video Diffusion 1.1），人人可用。
主要支持文生视频和图生视频两个功能。
参考链接：
[1]https://stability.ai/news/stable-diffusion-3
[2]https://arxiv.org/abs/2212.09748
[3]https://arxiv.org/abs/2210.02747
[4]https://twitter.com/pabloaumente/status/1760678508173660543
Stable Diffusion 3，它终于来了！
足足酝酿一年之多，相比上一代一共进化了三大能力。
来，直接上效果！
首先，是开挂的文字渲染能力。
且看这黑板上的粉笔字：
Go Big or Go Home （不成功便成仁），这个倒是杀气腾腾啊～
路牌、公交灯牌的霓虹效果：
还有刺绣上“勾”得快要看到针脚的“晚安”：
作品一摆出，网友就大呼：太精确了。
以至于有人表示：赶紧把中文也安排上啊。
其次，多主题提示能力直接拉满。
什么意思？你尽管一次性往提示词中塞入n多“元素”，Stable Diffusion 3：漏一个算我输。
呐，仔细瞅下图，这里面就有“宇航员”、“穿着芭蕾舞裙的小猪”、“粉色雨伞”、“戴着礼帽的知更鸟”，角落里还有“Stable Diffusion”几个大字（可不是什么水印）。
有了这个能力，一幅作品你想多丰富就有多丰富。
最后，当属图像质量，再次进化了一个度。
光看前面这些图，就被冲击到有没有？！
而各种超清特写，那是再信手拈来不过的了。
心动吗？目前官方已开放排队名单，大伙可以前往官网申请。
咳咳，也不得不说，最近这AI圈可真是相当热闹啊。
有网友直呼，我的电脑已经Hold不住了……
Stable Diffusion 3来了！
全新的Stable Diffusion效果有多好，再给大伙奉送一些。
当然，所有出图均来自官方，比如StabilityAI媒体负责人：
不得不说，文字效果实在最为吸人眼球，各种形式都能呈现得相当清楚和“应景”。
而看到上面这幅图，不得不想到“Midjourney尴尬亮相学术界：为生物学论文乱配图”一事——有了SD3之后，我们是不是可以制作非常专业的学术配图了？
除了这些，SD3的“酒精水墨画”也相当别出心裁：
动漫风格：
again，你可以在上面加清晰的文字了。
由于目前需要排队申请，大伙还不好实际测试摸底。
不过有机智的网友已经用相同的提示词喂给了Midjourney（v 6.0）。
比如开头的那张“红苹果与黑板字”（prompt：cinematic photo of a red apple on a table in a classroom, on the blackboard are the words “go big or go home” written in chalk）
最终Midjourney给出的结果如下：
从这组对比来看，可以说是高下立判——SD3无论是文字拼写还是质量、色彩协调性等方面都更胜一筹。
技术方面，目前，模型可选择的参数范围在800M到8B。
详细的技术报告还未公布，官方目前只透露主要结合了扩散型transformer架构以及flow matching。
前者实际上同Sora一样，附上的技术论文正是22年William Peebles同谢赛宁合写的DiT。
DiT首次将Transformer与扩散模型结合到了一起，相关论文被ICCV 2023录用为Oral论文。
在该研究中，研究者训练了潜在扩散模型，用对潜在 patch进行操作的 Transformer 替换常用的 U-Net 主干网络。他们通过以Gflops衡量的前向传递复杂度来分析扩散 Transformer (DiT) 的可扩展性。
而后者flow matching同样也是来自22年，由Meta AI以及魏茨曼科学研究所的科学家完成。
他们提出了基于连续归一化流（CNFs）的生成模型新范式，以及flow matching的概念，这是一种基于回归固定条件概率路径的矢量场的免模拟CNFs的方法。结果发现使用带有扩散路径的flow matching，可以训练出来的模型更稳健和稳定。
不过最近看了这么多视频生成进展，也有网友表示：
你觉得呢？
One More Thing
除此之外，也就在前一天，他们的视频产品Stable Video正式开放公测。
基于SVD1.1（Stable Video Diffusion 1.1），人人可用。
主要支持文生视频和图生视频两个功能。
参考链接：
[1]https://stability.ai/news/stable-diffusion-3
[2]https://arxiv.org/abs/2212.09748
[3]https://arxiv.org/abs/2210.02747
[4]https://twitter.com/pabloaumente/status/1760678508173660543
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