Stable Diffusion 3.5（简称 SD 3.5）的发布标志着开源生成式 AI 领域的一次重大架构飞跃。它不仅解决了前代版本在人体解剖结构和风格多样性上的短板，更通过全新的架构设计，将文本理解与图像生成的协同推向了新的高度。
1.1 核心变革：从 U-Net 到 MMDiT 架构
在 SDXL 时代，模型主要依赖 U-Net 卷积神经网络架构。在这种架构中，文本提示词通常被视为次要输入，用于调制空间处理网络的权重。而 SD 3.5 彻底转向了 多模态扩散 Transformer (MMDiT) 架构，实现了质的突破。
文本与图像的双向精准交互
MMDiT 的核心思想是将文本和图像视为两种独立但平行的模态。在 Transformer 模块内部，这两种模态的数据不再是单向的"引导"关系，而是通过双向影响机制进行交互。这意味着图像的潜在表示会根据文本语义进行调整，同时文本特征也会根据已生成的潜在图像内容进行"自我对齐"，从而计算出每个像素与语义 Token 之间最精确的相关性。这种设计极大地提升了模型处理复杂、多层指令的能力，例如在图像中生成特定的文字或精确排列多个物体的空间关系。
技术亮点：QK 归一化与双重注意力层
为了在超过 80 亿参数的超大规模下保持训练稳定，SD 3.5 引入了 QK 归一化 (QK Normalization)。该技术通过对 Query 和 Key 向量进行归一化处理，有效防止了深度网络中的数学发散和梯度爆炸问题。
此外，模型采用了 双重注意力层 (Dual Attention)。特别是在 Medium 版本使用的 MMDiT-X 架构中，系统允许在整合两种模态之前，先通过专门的层分别处理特定流的数据。这使得模型在提示词遵循能力（Prompt Adherence）与图像结构完整性（Structural Integrity）之间达到了卓越的平衡。
1.2 三大版本详解：Large、Medium 与 Large Turbo
Stability AI 采取了多版本并行的策略，以适配从专业工作站到家用笔记本的不同硬件需求。
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SD 3.5 Large (81亿参数)
作为该系列的专业基标，Large 版本针对 100 万像素（1MP）分辨率进行了优化。它是目前最强大的开源变体，追求极致的图像质量和近乎苛刻的提示词遵循能力。原生精度下（FP16）需要约 19GB 显存，但在量化技术的支持下，12GB 显存的显卡亦可流畅运行。
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SD 3.5 Large Turbo (时间步蒸馏版)
这是基于 Large 版本的蒸馏模型。通过对抗性扩散蒸馏（ADD）技术，它将传统的 20-40 步推理缩减至仅需 4 步 即可成像。Turbo 版本去除了分类器自由引导（CFG），在保持极高生成速度的同时，依然拥有出色的提示词遵循效果，非常适合实时预览和快速迭代设计。
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SD 3.5 Medium (25亿参数)
专为消费级硬件打造的"甜点级"模型。它能在 8-12GB 显存的环境下"开箱即用"。尽管参数量较小，但由于采用了改进的 MMDiT-X 架构并经过多分辨率阶梯式训练（从 256px 逐步过渡到 1440px），它在不同宽高比下的表现极其稳健，支持 0.25 到 200 万像素的生成范围。
1.3 提示词遵循能力与风格多样性
长提示词与 T5-XXL 的威力
SD 3.5 使用了包含 T5-XXL 在内的三重文本编码器系统。得益于 T5 强大的语义处理能力，模型最高支持 256 Token 的超长提示词。这意味着你可以像写小说一样描述场景：
"一只混血生物，身体是金棕色、松脆的华夫饼纹理，体型却像河马，正在融化的黄油河流中打哈欠，背景是巨大的餐具和薄煎饼森林，清晨的阳光投射出柔和的橙色光辉。"
这种复杂的长叙述在以往模型中极易丢失细节，但在 SD 3.5 中能够得到高度还原。
对比 Flux.1：原生风格优势
在与同级别的 Flux.1 模型对比时，SD 3.5 展现出了明显的"艺术广度"。Flux.1 虽然在人体皮肤质感和解剖学上表现惊艳，但有时会呈现出过饱和或偏向"塑料感"的质感。相比之下，SD 3.5 原生支持更多样化的风格，无需依赖特定的 LoRA 插件，即可轻松生成 3D 渲染、传统油画、摄影、线稿等各类艺术风格，且在人物面部特征上具有更低的偏差。
代码实战示例：使用 Diffusers 调用模型
以下是如何在 Python 环境中使用 diffusers 库分别加载 Large 和 Turbo 版本的示例代码：
示例 1：加载标准 Large 模型（启用量化以节省显存）
python
import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline, BitsAndBytesConfig, SD3Transformer2DModel
# 配置 4-bit 量化以适配中端显卡
nf4_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)
# 加载量化后的 Transformer 模块
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large"
transformer = SD3Transformer2DModel.from_pretrained(
model_id,
subfolder="transformer",
quantization_config=nf4_config,
torch_dtype=torch.bfloat16
)
# 初始化管线
pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
model_id,
transformer=transformer,
torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.enable_model_cpu_offload() # 进一步节省显存
# 生成图像
image = pipe(
prompt="A masterful cinematic oil painting of a futuristic knight in crystal armor, ethereal lighting",
num_inference_steps=40,
guidance_scale=4.5,
max_sequence_length=256
).images
image.save("knight.png")示例 2：使用 Large Turbo 实现快速生成
python
import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline
# Turbo 版本推荐使用全精度或 BF16 以获得最佳速度
pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo",
torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")
# 仅需 4 步生成，注意 guidance_scale 设为 0 或 1
image = pipe(
prompt="A cute robot holding a neon sign that says 'SPEED'",
num_inference_steps=4,
guidance_scale=1.0
).images
image.save("turbo_bot.png")实际应用场景
- 概念艺术设计：利用 Large 版本的强效提示词遵循能力，快速将脑中的复杂场景转化为视觉草图。
- 低配玩家福利：通过 Medium 版本或 FP8 量化技术，让只有 8GB 显存的用户也能参与到高质量创作中。
- 实时交互创作：利用 Turbo 版本的超快成像速度，在 UI 界面中实现"所见即所得"的提示词调试。