人工智能

Stability AI发布SD3技术报告 披露SD3更多细节

字号+作者: 来源:站长之家 2024-03-05 14:44 评论(创建话题) 收藏成功收藏本文

站长之家(ChinaZ.com)3月5日 消息:Stability AI 最近发布了他们最强的图片生成模型 Stable Diffusion3(SD3) 的技术报告,披露了 SD3的更多细节。据 Stabilit'...

站长之家(ChinaZ.com)3月5日 消息:Stability AI 最近发布了他们最强的图片生成模型 Stable Diffusion3(SD3) 的技术报告,披露了 SD3的更多细节。据 Stability AI 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。Heo品论天涯网

image.pngHeo品论天涯网

技术报告要点如下:Heo品论天涯网

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、Midjourney v6和 Ideogram v1。Heo品论天涯网

报告提出了新的多模态扩散 Transformer (Multimodal Diffusion Transformer, 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。Heo品论天涯网

SD38B 大小的模型可以在 GTX409024G 显存上运行。此外,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。Heo品论天涯网

SD3架构以 Diffusion Transformer (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,他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。Heo品论天涯网

SD3采用了矫正流 (Rectified Flow, 简称 RF) 的公式,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。Heo品论天涯网

他们还进行了扩展矫正流 Transformer 模型的研究,使用重新加权的 RF 公式和 MMDiT 主干网络,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。Heo品论天涯网

SD3还引入了灵活的文本编码器,通过在推理阶段移除内存密集型的 T5文本编码器(参数量高达47亿),SD3的内存占用可以大幅降低,而性能损失却很小。Heo品论天涯网

总的来说,Stability AI 的这一技术报告揭示了 SD3的强大功能和细节,显示出其在图片生成领域的领先地位。Heo品论天涯网

详细内容点此查看:https://stability.ai/news/stable-diffusion-3-research-paperHeo品论天涯网

本网除标明“PLTYW原创”的文章外,其它文章均为转载或者爬虫(PBot)抓取; 本文只代表作者个人观点,不代表本站观点,仅供大家学习参考。本网站属非谋利性质,旨在传播马克思主义和共产主义历史文献和参考资料。凡刊登的著作文献侵犯了作者、译者或版权持有人权益的,可来信联系本站删除。 本站邮箱[email protected]

相关文章