介绍

Stability AI 刚发布 Stable Diffusion 3 模型进行公测。该模型采用 diffusion transformer 架构，显著提高了在多主题提示、图像质量和拼写能力方面的性能。

特点

spelling abilities

就是可以将提示词中所需要绘制的文本展现在图片上。如下案例：

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

提示词：教室桌子上红苹果的照片，黑板上用粉笔写着"go big or go home"

可以看出提示词中的 go big or go home 完整的展示在黑板上面，又准又狠！

multi-subject prompts

就是可以将用户提示词中的所提到的所有要素都展现出来。如下案例：

prompt：Resting on the kitchen table is an embroidered cloth with the text 'good night' and an embroidered baby tiger. Next to the cloth there is a lit candle. The lighting is dim and dramatic

提示词：厨房的桌子上放着一块绣花布，上面写着"晚安"和一只绣着的小老虎。布旁边有一支点燃的蜡烛。灯光昏暗而戏剧性

可以从图片中看出，桌子上的绣花布，晚安的字样，绣出来的小老虎，布旁边的点燃的蜡烛，昏暗的等黄，这些要素都完整的体现了出来！Perfect！

image quality

把图像质量又提升了一个台阶，从此高清写真不在话下！

Prompt: studio photograph closeup of a chameleon over a black background

提示词：黑色背景中变色龙的工作室照片特写

原理概要

Stable Diffusion 3 模型的参数范围在在 800M 到 8B 之间，整个模型的实现结合了 diffusion transformer 架构和 flow matching 机制。该模型的技术报告目前还未公布，不过不难推测，主要的模型还是 DiT 和 flow matching 机制。Stable Diffusion 3 模型致力于打造安全、负责任的目标，并且防止滥用，从开始训练模型时，持续到测试、评估和部署的整个过程，都增加了很多安全措施。

DiT 的主要贡献在于扩散模型可以成功地用 transformer 替换 U-Net 主干，它不仅继承了 Transformer 模型类的优秀扩展特性，性能还优于先前使用 U-Net 的模型。Paper 入口请看文末参考部分。

flow matching 机制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 ，可以使得训练出来的模型更稳定。Paper 入口请看文末参考部分。

与 DALLE-3、MJ6 效果对比

Prompt: a painting of an astronaut riding a pig wearing a tutu holding a pink umbrella, on the ground next to the pig is a robin bird wearing a top hat, in the corner are the words "stable diffusion"