当前位置: 首页 > news >正文

主流AI绘画工具StableDiffusion最新模型sd3本地部署方法(附工作流)

前言

前言/introduction

Stable Diffusion 3(简称SD3)是Stability AI最新推出的文本到图像生成模型。相比前代模型,SD3在生成质量、细节表现以及运行效率上有了显著提升,尤其在细腻的图像渲染和复杂的场景构建方面表现出色。SD3模型提供了四种不同的模型版本,分别为4GB、5.9GB、10.9GB和15.8GB,适用于不同的硬件配置和需求。本文将为你详细介绍SD3的功能特点以及如何在本地部署这一强大的模型。

SD3模型的功能特点

Stable Diffusion 3基于深度学习技术,能够生成高分辨率且充满细节的图像。与前代模型相比,SD3引入了更先进的编码器和权重优化,使得它在处理复杂文本描述时更加精确。此外,SD3还具有以下几个关键功能特点:

多样化模型版本:

SD3提供了四个不同版本的模型,分别为4GB、5.9GB、10.9GB和15.8GB,用户可以根据自己的硬件配置选择合适的模型版本。

文本编码器改进:

SD3集成了更强大的文本编码器,特别是在5.9GB以上的版本中,支持更复杂的文本描述生成。

细节表现出色:

得益于更高的权重精度,SD3能够生成更具细节的图像,特别适用于需要高保真图像的场景。

优化的资源利用:

SD3的模型设计更加注重资源利用,特别是在10.9GB版本中,实现了质量与资源消耗的良好平衡。

SD3模型的四个版本区别

SD3提供了4GB、5.9GB、10.9GB和15.8GB四种不同体积的模型,每个版本适应不同的硬件条件和应用场景。以下是每个版本的具体区别:

4GB版本:

最轻量的模型,不包括任何文本编码器,默认工作流无法直接运行。用户需要使用官方提供的工作流或自行接入相应的编码器,适用于资源极度有限的场景。

5.9GB版本:

包含基础的文本编码器,但不包括更高级的T5-XXL编码器。可以直接运行默认工作流,但性能相对有限,适用于中等资源需求的场景。

10.9GB版本:

具备所有必要的权重和编码器,注重在质量与资源之间的平衡。这个版本通常是大多数用户的首选,因为它在性能和生成质量方面表现优秀。

15.8GB版本:

最完整的模型,集成了最高级别的权重和编码器,适用于对图像质量要求极高且资源充裕的用户。

需要注意的是,目前开源的SD3版本为Medium版,而Large和Ultra版本仍需通过API调用才能使用。

环境准备

部署之前,先确认你的电脑配置是否满足要求:

•GPU: 最好是NVIDIA RTX 20系列以上的显卡,且显存至少8GB。

•内存: 最少16GB。

•软件: 需要安装 Python 3.8 以上版本、最新版 ComfyUI 以及相关依赖。

部署步骤

1-升级 ComfyUI:

首先确保 ComfyUI 是最新版本,SD3 模型的一些新功能和优化需要这个支持。

2-下载 SD3 模型:

sd3的模型可以在 Stability AI 官方页面或者 Hugging Face 上下载。根据需求选择合适的模型版本(4GB、5.9GB、10.9GB或15.8GB),

例如sd3_medium.safetensors、sd3_medium_incl_clips.safetensors 等。

包括对应的clip编码器、工作流也要下载

所有的AI设计工具,模型和插件,都已经整理好了,👇获取~在这里插入图片描述

3- 放置文件到正确的目录:

将 .safetensors 文件放到 ComfyUI/checkpoints 目录下。

将编码器文件放到 ComfyUI/clip 文件夹里。

4-运行 SD3 模型:

打开 ComfyUI,加载对应的工作流

选择你下载的 SD3 模型以及对应的clip模型,然后开始生成图像。整个流程应该很顺畅,任何问题都可能源于文件位置或者兼容性问题,及时检查调整。

这里分享给大家一份Adobe大神整理的《AIGC全家桶学习笔记》,相信大家会对AIGC有着更深入、更系统的理解。

有需要的朋友,可以点击下方免费领取!

在这里插入图片描述

AIGC所有方向的学习路线思维导图

这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。如果下面这个学习路线能帮助大家将AI利用到自身工作上去,那么我的使命也就完成了:
在这里插入图片描述

AIGC工具库

AIGC工具库是一个利用人工智能技术来生成应用程序的代码和内容的工具集合,通过使用AIGC工具库,能更加快速,准确的辅助我们学习AIGC
在这里插入图片描述

有需要的朋友,可以点击下方卡片免费领取!

在这里插入图片描述

精品AIGC学习书籍手册

书籍阅读永不过时,阅读AIGC经典书籍可以帮助读者提高技术水平,开拓视野,掌握核心技术,提高解决问题的能力,同时也可以借鉴他人的经验,结合自身案例融会贯通。

在这里插入图片描述

AI绘画视频合集

我们在学习的时候,往往书籍源码难以理解,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,科学有趣才能更方便的学习下去。

在这里插入图片描述

相关文章:

  • 北京网站建设多少钱?
  • 辽宁网页制作哪家好_网站建设
  • 高端品牌网站建设_汉中网站制作
  • 螺旋矩阵 II(LeetCode)
  • ros2_control_py 使用教程
  • Java二十三种设计模式-备忘录模式(19/23)
  • SPDY是何方神圣
  • \r和\n不同系统的区别
  • SpringBoot注解大总结
  • 关于Spring Boot的自动配置
  • 《Unity3D网络游戏实战》通用服务器框架
  • Unity动画模块 之 3D模型导入基础设置 Materials
  • 从【人工智能】到【计算机视觉】,【深度学习】引领的未来科技创新与变革
  • 【PostgreSQL003】PostgreSQL数据表空间膨胀,磁盘爆满,应用宕机(经验总结,已更新)
  • vue项目实现postcss-pxtoremvue大屏适配
  • 【运维】在 CentOS 7 中修改 `http_proxy` 设置
  • 从0-1开发一个Vue3前端系统页面-9.博客页面布局
  • 8月18日笔记
  • JS 中的深拷贝与浅拷贝
  • JS中 map, filter, some, every, forEach, for in, for of 用法总结
  • 【407天】跃迁之路——程序员高效学习方法论探索系列(实验阶段164-2018.03.19)...
  • Docker入门(二) - Dockerfile
  • node.js
  • orm2 中文文档 3.1 模型属性
  • Python学习之路13-记分
  • 第三十一到第三十三天:我是精明的小卖家(一)
  • 关于springcloud Gateway中的限流
  • 机器学习学习笔记一
  • 前端学习笔记之观察者模式
  • 前端知识点整理(待续)
  • 容器化应用: 在阿里云搭建多节点 Openshift 集群
  • 怎么把视频里的音乐提取出来
  • 【云吞铺子】性能抖动剖析(二)
  • AI又要和人类“对打”,Deepmind宣布《星战Ⅱ》即将开始 ...
  • 说说我为什么看好Spring Cloud Alibaba
  • ​​​​​​​sokit v1.3抓手机应用socket数据包: Socket是传输控制层协议,WebSocket是应用层协议。
  • # windows 运行框输入mrt提示错误:Windows 找不到文件‘mrt‘。请确定文件名是否正确后,再试一次
  • #define MODIFY_REG(REG, CLEARMASK, SETMASK)
  • (Demo分享)利用原生JavaScript-随机数-实现做一个烟花案例
  • (done) 两个矩阵 “相似” 是什么意思?
  • (编程语言界的丐帮 C#).NET MD5 HASH 哈希 加密 与JAVA 互通
  • (附源码)springboot宠物管理系统 毕业设计 121654
  • (考研湖科大教书匠计算机网络)第一章概述-第五节1:计算机网络体系结构之分层思想和举例
  • (三) diretfbrc详解
  • (原)Matlab的svmtrain和svmclassify
  • .naturalWidth 和naturalHeight属性,
  • .NET Core MongoDB数据仓储和工作单元模式封装
  • .net 生成二级域名
  • .NET/C# 利用 Walterlv.WeakEvents 高性能地定义和使用弱事件
  • .NET/C# 在代码中测量代码执行耗时的建议(比较系统性能计数器和系统时间)
  • .net6Api后台+uniapp导出Excel
  • .Net6支持的操作系统版本(.net8已来,你还在用.netframework4.5吗)
  • /dev/sda2 is mounted; will not make a filesystem here!
  • /var/log/cvslog 太大
  • @Bean注解详解
  • @RequestBody与@RequestParam:Spring MVC中的参数接收差异解析
  • @RequestParam详解
  • @synthesize和@dynamic分别有什么作用?