如何使用stable diffusion 3获得最佳效果

参考：How to get the best results from Stable Diffusion 3
Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis

prompting

SD3 不再受限于CLIP的最长77个token的长度限制，可以输入更长的prompt。

（两个CLIP模型的最大序列长度为77，T5可以不限制长度）

使用更长更清晰的prompt，可以生成更符合要求的图片。

但是，更长且复杂的prompt，可能会导致model注意不到某些内容。

不使用negative prompt

SD3 训练的时候没有使用negative prompt。所以negative prompt 也不会达到期望的效果。

在实际中，negative prompt更像是在条件中添加了噪声，改变了生成的结果。

Prompting techniques

可以使用表达清楚的英文句子，也可以使用逗号分隔的关键词。

但是一定要清晰明确的描述。

Width and height

与SDXL类似，SD3在100万像素时有最好的输出效果。Width and height 必须是64的倍数。

1:1 - 1024 x 1024 (Square images)
16:9 - 1344 x 768 (Cinematic and widescreen)
21:9 - 1536 x 640 (Cinematic)
3:2 - 1216 x 832 (Landscape aspect ratio)
2:3 - 832 x 1216 (Portrait aspect ratio)
5:4 - 1088 x 896 (Landscape aspect ratio)
4:5 - 896 x 1088 (Portrait aspect ratio)
9:16 - 768 x 1344 (Long vertical images)
9:21 - 640 x 1536 (Very tall images)

在SD1.5和SDXL中，如果分辨率大于训练使用的分辨率，就会出现扭曲、多个头、重复等等现象。

在SD3不会出现这样的情况。在SD3中，会出现中间合理，但是边缘有重复伪影的情况。

如果输出分辨率太小，那么就会被crop。

settings

一些经验设置：

28 steps
3.5 -- 4.5 CFG
dpmpp_2m sampler with the sgm_uniform scheduler
3.0 shift

steps

在SDXL中，steps一般在20左右，Lightning 版在4左右。

在SD3中，推荐使用28，能得到清晰并且没有伪影的图片，生成时间也不会太长。

SD3通常在8到10步就能生成一张看着还行的图片，尽管有伪影和局部不一致。这也和prompt和seed有关。随着步数的增加，能得到更好的图片，最佳的步数是26至36步。

CFG

SD3需要使用比SD1.5和SDXL都低的CFG，推荐使用3.5到4.5.

特别指出，CFG的值越低，不同的text encoder（T5、T5 fp16、T5fp8或者不用），输出的结果越相似。

如果使用很低的CFG，可以不用T5，对结果的影响也很小。

Sampler and scheduler

在comfyui中，SD3推荐使用dpmpp_2m 和sgm_uniform。

在Automatic1111中，dpm++ 2M 或者 Euler。

一些Sampler和scheduler在SD3中可能不起作用，比如 ancestral 和 sde 采样，以及在SDSXL中很流行的karras。

Shift

shift是SD3中的一个新参数，代表了timestep scheduling 偏移。在更高的分辨率上使用更大的shift可以更好的管理噪声。

使用shift可以更好的管理噪声，生成更好看的图像。

shift等于3.0 是人类偏好评估的最佳值，当然你也可以修改shift。

6.0 的偏移值在人工评估中得分较高，值得一试。如果使用较低的值（如 2.0 或 1.5），则可以获得更原始且"处理程度较低"的图像，这对于某些提示非常有效。

假设在不同的分辨率情况下，模型处理的噪声对信号的"破坏"是相等的，也就是含噪图像恢复到原始图像的误差标准差是相等的，这样才能保证训练和采样的稳定性。

对于高分辨率图像，更多的像素值提供了更多的观测点，使得误差的标准差减小。

对于低分辨率图像，更少的采样点导致标准差增大。

为了保证训练的稳定一致，需要在高分辨率的情况下，增大标准差，以补偿像素增多带来的噪声平均效应，从而维持与低分辨率相同的不确定性。

对应的代码

python 复制代码

sigmas = shift * sigmas / (1 + (shift - 1) * sigmas)