Stable Diffusion 3.5 Medium

Modèle de transformateur de diffusion multimodale générant des images à partir de texte

Produit OrdinaireImageTexte vers imageModèle génératif

Stable Diffusion 3.5 Medium est un modèle génératif d'image à partir de texte, développé par Stability AI. Il se caractérise par une qualité d'image, une mise en page et une compréhension des invites complexes améliorées, ainsi qu'une meilleure efficacité des ressources. Ce modèle utilise trois encodeurs de texte pré-entraînés fixes, améliorant la stabilité de l'entraînement grâce à la normalisation QK, et introduit des blocs d'attention double dans les 12 premières couches de transformation. Il excelle dans la génération d'images multi-résolutions, la cohérence et l'adaptabilité à diverses tâches d'image à partir de texte.

• Génération d'images de haute qualité à partir d'invites textuelles
• Capacité de génération d'images multi-résolutions améliorée
• Stabilité d'entraînement améliorée grâce à la technique de normalisation QK
• Amélioration de la cohérence des images grâce aux blocs d'attention double
• Prise en charge des invites textuelles longues
mais attention à la limite des jetons
• Compatible avec la librairie Diffusers
facilitant l'intégration et le déploiement
• Licence communautaire applicable aux usages non commerciaux et aux organisations ou particuliers dont les revenus annuels sont inférieurs à 1 million de dollars

Le public cible comprend les artistes
les designers
les chercheurs et les développeurs. Ils peuvent utiliser Stable Diffusion 3.5 Medium pour générer des œuvres d'art
des prototypes de design
des outils éducatifs ou pour étudier les limites des modèles génératifs. Cette technologie est appréciée par ces utilisateurs pour sa capacité à générer des images de haute qualité et son efficacité en termes de ressources.

Les artistes utilisent Stable Diffusion 3.5 Medium pour créer des œuvres d'art numériques à partir d'invites textuelles.
Les éducateurs utilisent ce modèle en classe pour montrer comment générer des images à partir de descriptions textuelles
améliorant ainsi la compréhension des élèves des technologies de l'IA.
Les chercheurs utilisent le modèle pour analyser la qualité et la cohérence des images générées afin d'évaluer et d'améliorer les performances des modèles génératifs.

1. Installez la dernière version de la librairie Diffusers : `pip install -U diffusers`
2. Importez les librairies nécessaires et chargez le modèle : `from diffusers import StableDiffusion3Pipeline`
3. Initialisez le pipeline du modèle et définissez les paramètres : `pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(\stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium\
torch_dtype=torch.bfloat16)`
4. Déplacez le pipeline du modèle sur le GPU pour accélérer le traitement : `pipe = pipe.to(\cuda\)`

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Nombre total de visites mensuelles

29742941

Taux de rebond

44.20%

Nombre moyen de pages par visite

5.9

Durée moyenne de la visite

00:04:44

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Stable Diffusion 3.5 Medium — Modèle de transformateur de diffusion multimodale générant des images à partir de texte

stable-diffusion-3.5-large-turbo — Modèle de génération d'images à partir de texte haute performance

stable-diffusion-3.5-large — Modèle de génération d'images à partir de texte haute performance

Pony Diffusion — Modèle de diffusion texte-vers-image multifonctionnel, générant des images de haute qualité et non réalistes.

flux-controlnet-canny — Modèle de génération d'images à partir de texte basé sur ControlNet

FLUX.1-dev — Modèle de génération d'image à partir de texte avec 1,2 milliard de paramètres

AuraFlow — Modèle de génération d'images à partir de texte, open source et basé sur le flux.

SDXL Flash — Modèle de génération d'images à partir de texte haute performance

SLD (Modèles de diffusion autocorrecteurs contrôlés par LLM) — Implémentation officielle des modèles de diffusion autocorrecteurs contrôlés par LLM.

PIXART-Σ — PIXART-Σ est un modèle de transformateur de diffusion (Diffusion Transformer) pour la génération d'images à partir de texte en 4K.

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

CogView4 — CogView4 est un modèle de génération d'images à partir de texte haute résolution prenant en charge le chinois et l'anglais.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B est un nouveau framework autorégressif unifiant la compréhension et la génération multimodales.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

Flex.1-alpha — Modèle pré-entraîné de génération d'images à partir de texte, doté de 8 milliards de paramètres et sous licence open source Apache 2.0.

CreatiLayout — Technique de génération d'images à partir d'une mise en page créative basée sur un transformateur de diffusion multimodale jumelée.

VMix — Outil d'amélioration de la qualité esthétique des modèles de diffusion texte-image

Story-Adapter — Framework itératif sans entraînement pour la visualisation de longs récits

DiffSensei — Modèle de génération de mangas personnalisé, connectant les LLM multimodaux et les modèles de diffusion.

Artedge IA — Plateforme d'outils IA pour stimuler la créativité.

flux-condensation — Modèle d'IA de génération d'images à partir de texte

Sana_600M_512px — Framework de génération d'images à partir de texte, haute résolution et haute efficacité

shou_xin — Modèle de génération de croquis au crayon de style shou_xin

MV-Adapter — Solution pratique pour la génération d'images cohérentes multivues

Qwen2vl-Flux — Modèle de génération d'images multimodales avancé combinant des invites textuelles et des références visuelles pour générer des images de haute qualité.

FLUX.1-dev-IP-Adapter — Adaptateur IP basé sur le modèle FLUX.1-dev, offrant une flexibilité comparable à celle du texte pour le traitement d'images.

FLUX.1 Tools — Suite d'outils avancée pour les modèles texte-vers-image

Le Chat — Technologie IA de pointe, votre assistant de travail intelligent.