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SD 3.5 系列（Stable Diffusion 3.5）是最新一代的生成式模型，专注于提升图像生成的提示服从度和美学质量。凭借先进的架构和优化的训练方法，SD 3.5 能够精准理解复杂的用户指令，生成视觉效果优异的内容，尤其适合艺术创作、广告设计和个性化图像生成等场景。其旗舰型号 SD 3.5 Large (8.1B) 在性能和生成质量上遥遥领先，成为生成式 AI 领域的佼佼者，广泛应用于对图像生成效果有高要求的行业。
Stable Diffusion 3.5 的最新发布包括三款优化的模型，旨在为从专业研究到普通用户的多样需求提供支持。每个模型都有独特的设计和参数，适应不同硬件性能，确保图像生成的效果与速度兼具。
Stable Diffusion 3.5 Large
配备 80 亿参数，SD 3.5 Large 是该系列中性能最强的模型，特别适合高分辨率、专业级别的图像生成需求。该模型展现了卓越的提示词响应和细节表现，适合需要精确控制的应用场景，如商业视觉设计和创意项目。
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo
作为 Large 的蒸馏版本，Large Turbo 优化了生成速度，使得生成一张高质量图像只需四步，在生成时间和图像精细度之间达成平衡。它特别适用于需要实时生成的应用场景，同时依旧保留了对提示词的高响应性和准确性，适合创意内容创作和动态广告制作等快速生成需求。Stable Diffusion 3.5 Medium
Medium 版本拥有 2.5 亿参数，专为普通硬件设计，既易于操作，又支持出色的生成效果。该模型以轻量架构实现了高达 200 万像素的图像生成，特别适合日常用户和小企业，适应消费级 GPU 上的运行需求，是入门级 AI 图像生成的理想选择。
Stable Diffusion 3.5 系列在保持高质量和多样化输出的基础上，提供了更广泛的硬件兼容性和功能优化，使得每个用户都能根据硬件性能和生成需求选择适合的版本。这种多样化的选择为图像生成提供了更灵活的解决方案。
Stable Diffusion 3.5 引入了多项技术改进，使生成图像的稳定性、细节表现和操作效率得到全面优化。以下是关键的技术创新：
Query-Key Normalization 集成 在 Transformer 块中引入 Query-Key Normalization 机制，优化模型的训练过程，使训练更稳定，减少过拟合风险。同时，该机制支持更细致的微调，使模型在新场景中的适应性更强，尤其是在风格变化较大的生成任务中。
改进的前向与逆向扩散策略 本版本在扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程中优化了噪声添加的精细度。通过调节噪声参数的分布，生成过程更符合高斯分布，提升了生成图像的清晰度和自然性。新的逆向扩散算法在恢复图像细节方面表现更优，确保图像还原更加真实。
跨模态融合的 cross-attention 机制 通过 cross-attention 技术，将潜空间特征与提示词信息进行更深层次的交互。这一设计使得模型能够在生成过程中精确识别图像的主题和风格特征，提升了图像在风格、细节和真实性方面的表现。相比于以往模型的 self-attention，cross-attention 能够捕捉到更多语义上的细微差异。
多层次的参数化技巧 重参数化技巧在本版本中有了更广泛的应用，使得图像生成过程中采样更加高效，同时支持用户在相同提示词和不同随机种子条件下生成更广泛的图像风格。该优化有效降低了训练成本，并增强了生成结果的一致性和美学效果。
Unet 结构优化与多尺度特征提取 本次的 Unet 模型在特征提取上进行了多尺度优化，尤其在图像的复杂结构（如毛发、线条等细节）方面表现更细致。利用 ResBlock 和 Spatial Transformer 模块的组合，Unet 在多尺度特征融合的基础上提升了对复杂场景的适应性，使生成图像的边缘和纹理更加清晰。
03 卓越性能
从图中可以看出，SD 3.5 系列模型在提示服从度和美学质量方面均优于其他模型，尤其是 SD 3.5 Large (8.1B)，在准确理解用户指令和生成高质量图像上表现出色。这种双重优势使 SD 3.5 成为生成式 AI 应用中的理想选择，适用于需要高精准度和视觉吸引力的场景。
在多次测试中，Stable Diffusion 3.5 的生成性能大幅提升，支持多种风格和分辨率的输出，并可在消费级 GPU 上流畅运行，为 AI 图像生成提供了更广泛的选择与可能性。具体优势包括：
生成效果：支持高清分辨率与多种视觉风格（如 3D、摄影、线条画），生成的图像能够表现丰富的细节和高度真实感，特别是在 prompt 准确性和细节表现上，超越了同类模型。
可控性和多样化：借助不同 seed 和采样步数，用户可生成不同风格和一致性高的图像，便于复刻创作，满足更细致的个性化需求。
消费级硬件适配：在消费级 GPU 上流畅运行，尤其是 Medium 和 Large Turbo 版本，对用户硬件要求低，适合不同层次的用户。
04 模型下载
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