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那个和Midjourney打得难舍难分，引发了一波买显卡“炼丹”“炼妹子”风潮的StableDiffusion，又推出船新版本了。就在昨天晚上，StabilityAI在官网来了一波更新，预告了一波StableDiffusion3。
根据介绍，新版本在多主题提示、图片质量还有文字渲染能力上都进行了次大升级，模型参数量在800M-8B之间，并且延续了他们家一如既往开源的优秀传统。
更重要的是，它和Sora一样当起了维新派，摒弃了业内常用的U-NET架构，加入Transformer和Diffusion结合的大家族。
而具体的原理和进步啥的，看不懂没关系，咱们过会儿再聊。
直接先来一波全新的高清无码大图，让大伙们见识下StableDiffusion3的斤两。
其中文字渲染能力，是这次StableDiffusion3比较突出的一个亮点。
因为不咋识字儿、不怎么会写字儿，可以说是目前文生图、文生视频的通病了。
就拿世超用DALL·E3生成的“Chaping青花瓷”为例，上面汉字不明所以。。。最重要的"Chaping"还拼写错了。。。
基本上可以说自AI画图不会画手之后，把文本渲染成图像里准确的文字，也是个难题。
而新版本的StableDiffusion，文化水平就明显高了不少。
根据官网给出的案例，给它提示词是“一辆跑车的夜间照片，侧面写着'SD3'，汽车在赛道上高速行驶，巨大的路标上写着'Faster'的文字”。
生成的图片不但符合描述，文字的位置也没毛病，字体也很清晰。
但当我们用同样的提示词在DALL·E3生成的时候，文字渲染效果就有些一言难尽了。
Faster倒是没错，但侧面的SD3没有一张图是准确的。
还有这张，StableDiffusion3生成的是这样的。
而DALL·E3连incredible都没拼对。
只不过，现在目前的文字渲染暂时只支持英文，中文还得等上那么一段时间。
再来看这次StableDiffusion3的另一大更新——多主题提示，大伙儿可以把这个理解成，AI在生成图片的过程中漏没漏提示词。
举个例子，这张图的提示词里，大致包括了宇航员、穿着芭蕾舞短裙撑着粉色雨伞的猪、戴着礼帽的知更鸟、还有角落里的“StableDiffusion”几个关键。
咱先不提图片的质量如何，但该生成的东西起码AI都没落下。
不过有意思的是，在这条推文下有网友把同样的提示词，分别喂给了Midjourney、DALLE-3和Bing。
看下来，DALLE-3、Bing和Midjourney要不就是知更鸟少了帽子，要不就是“StableDiffusion”单词拼写错误，没一个能打的。
最后，是文生图模型最为关键的图像质量。
StableDiffusion3也是人狠话不多，po了一张这样的图片。
世超第一眼看到的反应：这难道不是照片？
手帕上的纹理还有老虎刺绣，未免有点过于逼真了吧......
还有这张苹果，也是能以假乱真的程度。
而之所以StableDiffusion3这次能有这么大改变，很大可能要归功于一个跟Sora同源的架构。
以前的StableDiffusion，一般都是用U-net架构+Diffusion扩散模型。而Transformer，也多是用在像GPT类大语言模型上，两种技术各管各的。
而OpenAI则觉得GPT这把咱用Transformer打赢了，就不改banpick了吧。。。于是就把Transformer架构和Diffusion结合了起来，用在视频上，一顿魔改和大力出奇迹后，就整出了Sora。
StabilityAI团队也是英雄所见略同，把DiffusionTransformer（简称Dit架构）用在了StableDiffusion3上。
有意思的是，关于DiT架构的论文是AI大佬谢赛宁和WilliamPeebles一起写的。
这个WilliamPeebles，正好是Sora团队的负责人之一。
StabilityAI的老板Emad也在X（推特）上表示，这次确实用到了和sora类似的技术。
另外，这次StableDiffusion3还用到了一个FlowMatching（流匹配）技术。
因为技术原理过于复杂，咱们可以简单理解成，这是一种用来训练扩散模型的方法。
如果把扩散模型比作魔法画笔，那这个流匹配的作用就是升级画笔，让画笔可以更快、更准确地画出你想要的东西。
世超估计也正是因为这个技术，StableDiffusion3的文化水平才暴增的。
总而言之，光从现有的官方效果图和技术公开来看，这次StableDiffusion3的出现，又把文生图卷到了一个新高度，也证明了Dit架构在文生图、文生视频领域确实是个可行的新方向。
反正这么下去，保不齐下一波谁家又会拿出重磅更新。
不过大伙儿也别太焦虑，该吃吃该喝喝，要是有时间学学怎么用AI也行。
最后提个醒，StableDiffusion3现在还没正式公测，千万别又让卖课的给骗了。
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