Stability AI 发布了他们最强的图片生成模型 Stable Diffusion 3 的技术报告,披露了 SD3 的更多

StabilityAI发布了他们最强的图片生成模型StableDiffusion3的技术报告,披露了SD3的更多细节。据他们所说,SD3在排版质量、美学质量和提示词理解上超过了目前所有的开源模型和商业模型,是目前最强的图片生成模型。技术报告要点如下:◆根据人类偏好评估,SD3在排版质量和对提示的理解程度上,均优于目前最先进的文本生成图像系统,例如DALL·E3、Midjourneyv6和Ideogramv1。◆提出了新的多模态扩散Transformer(MultimodalDiffusionTransformer,简称MMDiT)架构,其使用独立的权重集分别表示图像和语言。与SD3的先前版本相比,该架构改善了系统对文本的理解能力和拼写能力。◆SD38B大小的模型可以在GTX409024G显存上运行。◆SD3将发布多个参数规模不等的模型方便在消费级硬件上运行,参数规模从800M到8B。◆SD3架构以DiffusionTransformer(简称"DiT",参见Peebles&Xie,2023)为基础。鉴于文本嵌入和图像嵌入在概念上存在较大差异,我们为这两种模态使用了独立的权重集。◆通过这种方法,信息得以在图像Token和文本Token之间流动,从而提高了模型生成结果的整体理解力和排版质量。我们在论文中还讨论了如何轻松地将这一架构扩展至视频等多模态场景。◆SD3采用了矫正流(RectifiedFlow,简称RF)的公式(Liuetal.,2022;Albergo&Vanden-Eijnden,2022;Lipmanetal.,2023),在训练过程中,数据和噪声被连接在一条线性轨迹上。这导致了更直的推理路径,从而可以使用更少的步骤进行采样。◆扩展矫正流Transformer模型:使用重新加权的RF公式和MMDiT主干网络,对文本到图像的合成任务开展了模型扩展研究。我们训练了一系列模型,其规模从15个。Transformer块(4.5亿参数)到38个块(80亿参数)不等。

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