Stable Diffusion 3突然发布！与Sora同架构，一切都更逼真了

足足酝酿一年之多，相比上一代一共进化了三大能力。

来，直接上效果！

首先，是开挂的文字渲染能力。

且看这黑板上的粉笔字：

Go Big or Go Home （不成功便成仁），这个倒是杀气腾腾啊～

路牌、公交灯牌的霓虹效果：

还有刺绣上“勾”得快要看到针脚的“晚安”：

作品一摆出，网友就大呼：太精确了。

以至于有人表示：赶紧把中文也安排上啊。

其次，多主题提示能力直接拉满。

什么意思？你尽管一次性往提示词中塞入n多“元素”，Stable Diffusion 3：漏一个算我输。

呐，仔细瞅下图，这里面就有“宇航员”、“穿着芭蕾舞裙的小猪”、“粉色雨伞”、“戴着礼帽的知更鸟”，角落里还有“Stable Diffusion”几个大字（可不是什么水印）。

有了这个能力，一幅作品你想多丰富就有多丰富。

最后，当属图像质量，再次进化了一个度。

光看前面这些图，就被冲击到有没有？！

而各种超清特写，那是再信手拈来不过的了。

心动吗？目前官方已开放排队名单，大伙可以前往官网申请。

咳咳，也不得不说，最近这AI圈可真是相当热闹啊。

有网友直呼，我的电脑已经Hold不住了……

全新的Stable Diffusion效果有多好，再给大伙奉送一些。

当然，所有出图均来自官方，比如StabilityAI媒体负责人：

不得不说，文字效果实在最为吸人眼球，各种形式都能呈现得相当清楚和“应景”。

而看到上面这幅图，不得不想到“Midjourney尴尬亮相学术界：为生物学论文乱配图”一事——有了SD3之后，我们是不是可以制作非常专业的学术配图了？

除了这些，SD3的“酒精水墨画”也相当别出心裁：

动漫风格：

again，你可以在上面加清晰的文字了。

由于目前需要排队申请，大伙还不好实际测试摸底。

不过有机智的网友已经用相同的提示词喂给了Midjourney（v 6.0）。

比如开头的那张“红苹果与黑板字”（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）

最终Midjourney给出的结果如下：

从这组对比来看，可以说是高下立判——SD3无论是文字拼写还是质量、色彩协调性等方面都更胜一筹。

技术方面，目前，模型可选择的参数范围在800M到8B。

详细的技术报告还未公布，官方目前只透露主要结合了扩散型transformer架构以及flow matching。

前者实际上同Sora一样，附上的技术论文正是22年William Peebles同谢赛宁合写的DiT。

DiT首次将Transformer与扩散模型结合到了一起，相关论文被ICCV 2023录用为Oral论文。

在该研究中，研究者训练了潜在扩散模型，用对潜在 patch进行操作的 Transformer 替换常用的 U-Net 主干网络。他们通过以Gflops衡量的前向传递复杂度来分析扩散 Transformer (DiT) 的可扩展性。

而后者flow matching同样也是来自22年，由Meta AI以及魏茨曼科学研究所的科学家完成。

他们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，可以训练出来的模型更稳健和稳定。

不过最近看了这么多视频生成进展，也有网友表示：

你觉得呢？

除此之外，也就在前一天，他们的视频产品Stable Video正式开放公测。

基于SVD1.1（Stable Video Diffusion 1.1），人人可用。

主要支持文生视频和图生视频两个功能。

参考链接：[1]https://stability.ai/news/stable-diffusion-3。[2]https://arxiv.org/abs/2212.09748。[3]https://arxiv.org/abs/2210.02747。[4]https://twitter.com/pabloaumente/status/1760678508173660543。