Stable Diffusion 3(SD3)技术报告详细介绍了SD3采用的多模态扩散Transformer架构MMDiT,通过对图像和文本表示使用单独两组权重的方式,提升了性能。报告还揭露了SD3引入了重新加权流技术,并进行了规模化研究展望未来的性能提升。此外,报告还提到了文本编码器的问题和建议。总体来说,SD3在技术方面的创新和性能表现给人留下了深刻印象。
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["Stable Diffusion 3 模型发布","DiT(Diffusion Transformer)架构应用","Stable Diffusion 3 在质量上有显著改进","Stable Diffusion 3 优于其他文本到图像生成系统","Stable Diffusion 3 参数量从 800M 到 8B","SD3 架构基于 Sora 核心研发成员和纽约大学助理教授合作","MMDiT 架构优于 UViT 和 DiT","Stable Diffusion 3 采用 Rectified Flow(RF)公式","作者提出的重新加权 RF 变体性能持续提高","Stable Diffusion 3 模型进行了扩展研究","作者利用灵活的文本编码器进行改进","Stable Diffusion 3 与其他模型进行了性能比较"]
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["Stable Diffusion 3是一款最强的文生图模型","Stable Diffusion 3采用了MMDiT架构,展现出超越现有文本到图像生成系统的性能","Stable Diffusion 3在视觉美感、文本遵循和排版方面超越了其他先进模型","MMDiT架构结合了DiT和矩形流形式,通过独立的权重集合处理图像和语言表示","Stable Diffusion 3具有灵活性,能在不同硬件设备上快速生成图像,并提供多种模型规模选择","Stable Diffusion 3通过MMDiT架构、Prompt Following功能、Rectified Flow方法等技术实现了改进"]
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