Die Veröffentlichung des Stable Diffusion 3-Modells markiert einen großen Fortschritt bei der Text-zu-Bild-Generierung. Dieses Modell nutzt die gleiche DiT-Architektur wie Sora und verbessert die Qualität der Bilderzeugung durch eine Reihe technischer Verbesserungen erheblich. Seine Parametergröße reicht von 800 M bis 8 B und zeigt starke Leistung und flexibles Anwendungspotenzial. Es ist erwähnenswert, dass das F&E-Team von SD3 das Fachwissen der Sora-Kern-F&E-Mitglieder und NYU-Assistenzprofessoren integriert und die MMDiT-Architektur übernimmt, die UViT und DiT überlegen ist, sowie innovative Rectified Flow (RF)-Formelvarianten, die es sind Es bietet eine solide Grundlage für die Verbesserung der Modellleistung.
Das Stable Diffusion 3-Modell wird veröffentlicht und verwendet dieselbe DiT-Architektur wie Sora, mit erheblichen Qualitätsverbesserungen. Die Autoren geben an, dass Stable Diffusion 3 andere Text-zu-Bild-Generierungssysteme mit Parametergrößen von 800 M bis 8 B übertrifft. Die SD3-Architektur basiert auf der Zusammenarbeit zwischen Soras Kern-F&E-Mitgliedern und Assistenzprofessoren an der New York University, wobei die MMDiT-Architektur UViT und DiT überlegen ist. Stable Diffusion 3 übernimmt die Rectified Flow (RF)-Formel, und die Leistung der vom Autor vorgeschlagenen neugewichteten RF-Variante verbessert sich weiter. Das Modell wird mithilfe eines flexiblen Textencoders erweitert und verbessert und seine Leistung mit anderen Modellen verglichen.
Die Veröffentlichung von Stable Diffusion 3 spiegelt nicht nur die rasante Entwicklung der Technologie zur Text-zu-Bild-Generierung wider, sondern deutet auch darauf hin, dass in Zukunft immer leistungsfähigere Modelle im Bereich der KI-Bildgenerierung entstehen werden. Seine verbesserte Architektur und sein verbesserter Algorithmus sowie Leistungsvergleiche mit anderen Modellen bieten wertvolle Referenzen und Referenzen für Forscher und Entwickler. Wir freuen uns darauf, dass Stable Diffusion 3 in Zukunft in weiteren Anwendungsszenarien eine Rolle spielen kann.