stable diffusion

一、Stable Diffusion 3 概述

（一）发展历程回顾

Stable Diffusion 系列模型由 Stability.ai 开发，从最初的版本开始，就以其开源特性和强大的图像生成能力吸引了全球范围内的开发者和艺术家。Stable Diffusion 1.x 版本奠定了其在文生图领域的基础，通过不断优化扩散模型，能够根据文本描述生成具有一定质量的图像，迅速在开源社区引发了广泛关注和应用，催生了众多基于该模型的二次开发项目。

随着技术的演进，Stable Diffusion 2.x 版本在图像分辨率、对复杂文本的理解等方面取得了进一步提升，例如支持更高的图像分辨率输出，使得生成的图像在细节上更加丰富。然而，该版本仍存在一些局限性，如在生成图像的一致性、对真实人物描绘的逼真度以及图像中文字处理的准确性等方面，无法完全满足用户日益增长的需求。

在此背景下，Stable Diffusion 3 应运而生，旨在解决前代版本的不足，为用户带来更卓越的图像生成体验。

（二）关键特性

先进的架构：Stable Diffusion 3 采用了先进的多模态扩散变换器（MMD-IT）架构。相较于前代的 U-Net 架构，这种新架构具有更好的扩展性，能够支持高达 80 亿参数的模型，为处理复杂的多模态输入提供了基础。它通过对文本和图像输入进行整合，并利用独立的权重处理文本和图像嵌入，极大地增强了模型对输入信息的理解能力，从而显著提升生成图像的清晰度和质量。

卓越的图像质量提升：在图像质量方面，Stable Diffusion 3 实现了质的飞跃。与前代版本相比，它在质量指标上提升了 72%，能够生成 2048×2048 分辨率的高清晰图像。在生成的图像中，细节表现极为细腻，例如在描绘人物的毛发、皮肤纹理，或者物体的材质质感时，都能达到非常逼真的效果；颜色匹配更加精准，色彩过渡自然，生成的图像在视觉上给人以强烈的真实感和美感。

强大的多主题提示处理能力：对于包含多个主题或元素的复杂提示，Stable Diffusion 3 展现出了卓越的理解和处理能力。用户可以在一个提示中描述如 “在夕阳余晖下的海边，一位穿着红色连衣裙的少女牵着一只白色的萨摩耶犬，远处有几艘帆船在飘荡” 这样丰富多样的场景，模型能够准确捕捉到每个元素，并将它们有机地融合在生成的图像中，确保各个元素之间的比例、位置和相互关系都符合逻辑，生成连贯且富有层次感的图像。

出色的文本处理能力：在处理图像中的文本元素时，Stable Diffusion 3 有了显著的改进。无论是图像中的标语、标签，还是其他文字内容，模型都能更准确地识别和渲染用户提示中的文字。它能够理解文字在复杂视觉背景中的位置和呈现方式，避免出现文字扭曲、模糊或与背景融合不佳的问题，确保文字清晰可读，且与整体图像风格协调一致。

高效的性能表现：得益于其优化的模型大小和架构设计，Stable Diffusion 3 在性能上表现出色，不仅适用于专业的创作者使用高性能的 GPU 设备进行创作，对于普通消费者的系统，也能够在相对合理的时间内生成高质量的图像，同时也非常适合企业工作负载，能够在大规模应用场景中稳定运行，为不同用户群体提供了便捷高效的图像生成解决方案。

良好的微调能力：该模型具备从小数据集吸收细微细节的能力，用户可以通过微调，使其更好地适应特定的风格或主题需求。例如，对于专注于古风绘画的创作者，可以使用古风相关的图像数据集对模型进行微调，使生成的图像在服饰、建筑、场景氛围等方面更符合古风的特点，从而实现个性化的定制和创作。

二、Stable Diffusion 3 的使用教程

（一）安装与设置

方法一：使用 Hugging Face Diffusers

环境准备：首先，确保你的计算机安装了 Python 环境，建议使用 Python 3.8 及以上版本。同时，需要安装 PyTorch 深度学习框架，根据你的 GPU 情况选择对应的 CUDA 版本进行安装，以充分利用 GPU 加速计算。例如，如果你的显卡支持 CUDA 11.7，你可以通过以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

安装 Hugging Face Diffusers 库：在命令行中运行以下命令安装 Diffusers 库：

pip install diffusers

下载 Stable Diffusion 3 模型：Diffusers 库提供了方便的接口来下载模型。在 Python 脚本中，你可以使用以下代码下载 Stable Diffusion 3 模型：

from diffusers import StableDiffusionPipeline

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)

运行上述代码后，模型将自动下载到本地缓存目录中，你可以在后续的图像生成中使用该模型。

2. 方法二：本地 GPU 搭建

安装依赖软件：除了 Python 和 PyTorch 外，还需要安装一些其他的依赖软件。例如，安装 Git 用于从代码仓库获取相关代码，安装 CUDA Toolkit 以支持 GPU 加速计算，安装 cuDNN（CUDA Deep Neural Network 库）来优化深度学习计算性能。具体安装步骤可以参考 NVIDIA 官方文档，根据你的操作系统和硬件配置进行安装。

克隆 Stable Diffusion 3 仓库：使用 Git 命令克隆 Stable Diffusion 3 的代码仓库到本地，假设你将其克隆到stable-diffusion-3目录下：

git clone https://github.com/stabilityai/stable-diffusion-3.git

cd stable-diffusion-3

安装项目依赖：进入项目目录后，安装项目所需的 Python 依赖包，通常可以在项目的requirements.txt文件中找到依赖列表，使用以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

配置模型权重：你需要获取 Stable Diffusion 3 的模型权重文件，并将其放置在正确的目录中。具体的权重获取方式和放置路径可以参考项目的官方文档说明。在配置好模型权重后，还需要根据你的硬件配置，如 GPU 显存大小等，对项目的配置文件进行相应的调整，以优化模型的运行性能。

（二）基本使用方法

输入文本提示（Prompt）：在使用 Stable Diffusion 3 生成图像时，关键的一步是输入准确且富有想象力的文本提示。文本提示是告诉模型你想要生成什么样的图像的指令。例如，如果你想要生成一幅美丽的星空夜景图，你可以输入 “在宁静的夜晚，深蓝色的天空中布满了闪烁的星星，一轮明月高悬，下方是一片宁静的森林” 这样详细的描述。提示越详细、准确，模型生成的图像就越有可能符合你的预期。

设置参数：在调用模型生成图像时，你还可以设置一些参数来调整生成图像的效果。

生成步数（Steps）：这一参数控制模型从随机噪声逐步生成图像的迭代次数。一般来说，步数越多，生成的图像质量越高，但同时生成时间也会越长。例如，设置步数为 50 时，生成的图像可能在细节和清晰度上优于步数为 30 时生成的图像，但生成 50 步的图像可能需要花费更长的时间，你可以根据实际需求和硬件性能来调整这个参数，通常在 20 - 100 步之间选择较为合适。

引导系数（Guidance Scale）：引导系数用于控制生成图像与文本提示的匹配程度。较高的引导系数会使生成的图像更紧密地遵循文本提示，但可能会导致图像缺乏多样性，出现一些不自然的效果；较低的引导系数则会使生成的图像更具随机性，但可能与文本提示的匹配度不够高。一般取值范围在 1 - 20 之间，常见的取值为 7 - 10，你可以通过尝试不同的值来找到最适合你的效果。

图像尺寸（Width 和 Height）：根据模型的能力，你可以设置生成图像的宽度和高度，如 512×512 像素、768×768 像素或 2048×2048 像素等。需要注意的是，较高的分辨率会消耗更多的计算资源和时间，并且可能对硬件性能有更高的要求。

生成图像：

使用 Hugging Face Diffusers 生成图像：在准备好文本提示和设置好参数后，使用以下代码生成图像：

from diffusers import StableDiffusionPipeline

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)

prompt = "在宁静的夜晚，深蓝色的天空中布满了闪烁的星星，一轮明月高悬，下方是一片宁静的森林"

image = pipe(prompt, num_inference_steps = 50, guidance_scale = 7.5, width = 512, height = 512).images[0]

image.save("night_sky.jpg")

上述代码中，num_inference_steps表示生成步数，guidance_scale为引导系数，width和height设置了图像尺寸。运行代码后，模型将根据你的提示和参数生成图像，并将其保存为night_sky.jpg文件。

本地 GPU 运行生成图像：如果你是通过本地 GPU 搭建的环境，通常在项目目录下会有相应的运行脚本。假设项目提供了一个generate_image.py脚本，你可以通过命令行运行以下命令来生成图像：

python generate_image.py --prompt "在宁静的夜晚，深蓝色的天空中布满了闪烁的星星，一轮明月高悬，下方是一片宁静的森林" --steps 50 --guidance_scale 7.5 --width 512 --height 512

具体的命令参数和运行方式可能因项目实现的不同而有所差异，你需要参考项目的官方文档进行操作。

（三）高级技巧与优化

内存优化：当在本地运行 Stable Diffusion 3 时，如果你的 GPU 显存有限，可能会遇到内存不足的问题。为了解决这个问题，可以采用以下内存优化方法：

使用低精度计算：PyTorch 支持使用半精度（FP16）计算，相较于单精度（FP32）计算，半精度计算可以在不显著影响图像质量的前提下，大幅减少内存占用。在使用 Hugging Face Diffusers 时，可以通过在加载模型时设置torch_dtype = torch.float16来启用半精度计算，如下所示：

from diffusers import StableDiffusionPipeline

import torch

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3"

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype = torch.float16)

在本地项目中，也可以在相关的模型初始化代码部分添加类似的设置来启用半精度计算。

切片生成（Sliced Generation）：切片生成是将生成图像的过程分成多个切片进行计算，每次只在显存中处理一部分数据，从而降低内存峰值。在一些本地项目实现中，可能提供了切片生成的选项，你可以通过设置相关参数来启用该功能。例如，假设项目中有一个--sliced参数用于开启切片生成，你可以在运行命令时添加该参数：

python generate_image.py --prompt "..." --sliced

性能优化：为了提高图像生成的速度，可以尝试以下性能优化方法：

使用更快的硬件：如果条件允许，升级你的 GPU 设备到更高性能的型号，例如从 NVIDIA GeForce RTX 30 系列升级到 RTX 40 系列，能够显著提升计算速度。此外，增加系统内存也可以为模型运行提供更充足的资源，加快图像生成过程。

优化模型参数：根据你的硬件性能和生成需求，合理调整模型的参数，如减少生成步数、适当降低引导系数等，在保证图像质量可接受的前提下，提高生成速度。但需要注意的是，过度调整参数可能会导致图像质量下降，需要通过多次试验找到最佳的参数组合。

使用缓存机制：对于一些经常使用的文本提示和生成设置，可以考虑使用缓存机制。例如，将已经生成过的图像及其对应的提示和参数缓存起来，当再次遇到相同的提示和参数时，直接从缓存中获取图像，而无需重新生成，从而节省时间。在一些项目实现中，可以通过自定义代码来实现简单的缓存功能，或者使用一些专门的缓存库来管理缓存数据。

提示工程技巧：

使用修饰词和限定词：在文本提示中添加修饰词和限定词可以更精确地控制生成图像的细节和风格。例如，在描述人物时，可以使用 “一位年轻的、面带微笑的、穿着时尚的女性” 这样的表述，通过 “年轻的”“面带微笑的”“穿着时尚的” 等修饰词，让模型更准确地理解你想要的人物形象。对于风格，可以使用 “油画风格的”“卡通风格的”“写实风格的” 等限定词来指定生成图像的艺术风格。

构建场景和故事：将提示构建成一个完整的场景或故事，能够引导模型生成更具情节和连贯性的图像。比如 “在一个古老的小镇上，街道两旁是色彩斑斓的房屋，一位老人坐在街边的长椅上喂着鸽子，阳光洒在地面上”，这样的描述能够让模型生成一幅生动的小镇生活场景图，而不仅仅是孤立的元素组合。

利用负提示（Negative Prompt）：负提示用于告诉模型不想要在图像中出现的内容。例如，如果在生成人物图像时，不希望出现奇怪的肢体比例或多余的物体，可以在负提示中输入 “bad anatomy, extra limbs, strange objects” 等内容，帮助模型生成更符合你期望的图像。在使用 Hugging Face Diffusers 时，可以通过在pipe函数中添加negative_prompt参数来设置负提示：

image = pipe(prompt, negative_prompt = "bad anatomy, extra limbs, strange objects", num_inference_steps = 50, guidance_scale = 7.5, width = 512, height = 512).images[0]

模型微调：如果你的需求较为特定，例如需要生成某种特定风格或主题的大量图像，可以考虑对 Stable Diffusion 3 进行微调。微调可以使模型更好地适应你的数据集和任务。

准备微调数据集：收集与你想要的风格或主题相关的图像数据集，并确保对图像进行适当的标注，标注内容应与你希望模型学习的特征相对应。例如，如果要微调古风主题，收集各种古风场景、人物、服饰等相关的图像，并标注图像中的元素，如 “古风建筑”“古风服饰” 等。

选择微调工具：可以使用一些开源的微调工具，如 Diffusers 库提供的微调功能，或者其他专门用于模型微调的框架。以 Diffusers 库为例，它提供了finetune.py等脚本用于模型微调，你需要根据工具的要求准备好数据集的格式，并设置好微调的参数，如学习率、训练轮数等。

执行微调：在准备好数据集和设置好微调参数后，运行微调脚本开始对模型进行训练。微调过程可能需要较长时间，具体取决于数据集的大小和硬件性能。在训练过程中，可以监控模型的性能指标，如生成图像与数据集的相似度等，以评估微调的效果。训练完成后，你将得到一个针对特定需求微调后的模型，使用该模型生成图像时，能够更准确地生成符合你期望风格或主题的图像。

三、应用案例展示

艺术创作领域：许多艺术家利用 Stable Diffusion 3 创作出了令人惊叹的艺术作品。例如，一位数字艺术家通过输入 “一幅印象派风格的海边日出图，海浪拍打着金色的沙滩，天空被染成橙红色，远处有几只海鸥飞翔” 的提示，生成了一幅具有浓郁印象派风格的画作。这幅作品不仅色彩鲜艳、笔触生动，而且完美地捕捉到了海边日出时那种宁静而壮观的氛围，被用于艺术展览和线上艺术平台展示，获得了广泛好评。

设计行业：在平面设计和室内设计中，Stable Diffusion 3 也发挥了重要作用。平面设计师在设计产品宣传海报时，通过输入 “一款时尚的智能手机，放置在简约风格的桌子上，周围有一些绿色植物和时尚杂志，背景为淡蓝色” 的提示，快速生成了多个设计草图，为后续的设计工作提供了丰富的创意灵感。室内设计师则利用该模型生成不同风格的室内设计效果图，如输入 “现代简约风格的客厅，白色的沙发，木质地板，墙上挂着抽象艺术画”，根据生成的图像与客户沟通设计方案，大大提高了沟通效率和设计方案的可视化程度。

游戏开发：游戏开发者借助 Stable Diffusion 3 生成游戏中的各种素材，如角色概念图、场景图等。例如，在开发一款奇幻冒险游戏时，开发者输入 “一个神秘的魔法森林，树木高大且形态奇异，地面上长满了珍稀的发光蘑菇，一条清澈的小溪蜿蜒流过”，模型生成的场景图完美呈现出神秘奇幻的氛围，为游戏场景美术设计提供了极佳的参考，节省了大量的前期概念设计时间。在角色设计方面，输入 “一位手持双剑、身着黑色紧身皮甲、眼神坚毅的女性精灵战士，背后有一对透明的翅膀”，生成的角色概念图清晰展示了角色的外貌特征与装备细节，美术团队基于此进行细化创作，显著提升了游戏角色设计的效率与创意性。

影视制作：影视行业中，Stable Diffusion 3 也为前期的故事板绘制和场景概念设计注入了新的活力。电影导演在筹备一部科幻电影时，对一些难以用传统绘图快速展现的未来城市场景感到困扰。通过使用 Stable Diffusion 3，输入 “2077 年的未来都市，高耸入云的摩天大楼表面覆盖着动态的 LED 屏幕，空中悬浮着各种飞行器，街道上有机器人在忙碌工作”，模型生成的一系列高清场景图为导演和美术团队提供了丰富的视觉灵感，帮助他们更直观地规划电影中的未来城市布局与画面风格，极大地推动了前期筹备工作的进展。在电视剧制作中，对于一些历史题材作品，通过输入 “唐朝繁华的长安街头，人来人往，街边店铺林立，身着华丽唐装的人们穿梭其中”，能够快速生成符合历史背景的街道场景图，为美术置景和服装设计提供精准的参考，确保剧集在场景还原上更加贴近历史真实。

教育领域：在教育场景中，Stable Diffusion 3 有助于丰富教学素材，提升教学的趣味性与直观性。例如，在地理课堂上，教师想要向学生展示不同地貌的真实场景，通过输入 “一望无际的沙漠，沙丘连绵起伏，在阳光的照耀下呈现出金黄的色泽，远处有几株耐旱的仙人掌”，生成的逼真沙漠场景图像可以让学生更直观地感受沙漠地貌的特点。在艺术课程教学中，教师为了讲解印象派绘画风格，利用模型输入 “印象派风格下的法国乡村风光，绿色的田野、彩色的野花、远处朦胧的山峦以及光影交织的天空”，生成的图像能够帮助学生更好地理解印象派注重光影和色彩瞬间感受的艺术特点，激发学生的学习兴趣与创作灵感。

广告营销：广告商利用 Stable Diffusion 3 来构思独特的广告创意画面。当为一款新型环保汽车制作广告时，输入 “在一片美丽的森林中，一辆外观时尚的环保汽车缓缓行驶，车身上散发着淡淡的绿色光芒，与周围的自然环境完美融合”，生成的图像为广告创意团队提供了新颖的视觉概念，帮助他们打造出更具吸引力和感染力的广告宣传方案，突出产品与环保理念相结合的卖点，吸引消费者的关注。在为一家美妆品牌设计新品宣传海报时，输入 “一位妆容精致的模特，使用该品牌新款口红，嘴唇呈现出迷人的色彩，周围环绕着闪烁的星光和品牌标志性的花朵元素”，生成的图像为海报设计提供了丰富的创意元素，助力设计出更能吸引目标客户群体的宣传海报。

通过上述众多领域的应用案例可以看出，Stable Diffusion 3 凭借其强大的图像生成能力，正在为各个行业带来全新的创作思路与高效的解决方案，其应用潜力在未来还将随着技术的进一步发展和用户的不断探索而持续拓展，为更多领域的创新发展提供有力支持。无论是专业创作者还是普通爱好者，都能在这一强大的工具中找到无限的创作可能，开启全新的视觉创意之旅。