Stable Diffusion 3.5

使用 Clore.ai GPU 上的 Stable Diffusion 3.5 生成高保真图像并实现准确的文本渲染。

Stability AI 的 Stable Diffusion 3.5 是一种多模态扩散变换器（MMDiT），为开源权重的图像生成树立了新标准。它有三个变体： Large（大型） （8B 参数）， 中等 （2.5B 参数），以及 Large Turbo（大型涡轮） （8B，蒸馏以实现 4 步推理）。其突出特点是准确的文本渲染——SD 3.5 能可靠地在生成图像中放置可读文本，这是多数早期模型难以做到的。

在 Clore.ai 你可以以每天仅约 $0.30 的价格租用 SD 3.5 所需的 GPU 算力，并每小时生成数百张图片。

主要特性

• 三个变体 — Large（8B，最高质量），Medium（2.5B，快速且轻量），Large Turbo（8B，4 步蒸馏）。

• 准确的文本渲染 — 在图像中生成可读的文本、标牌、标签和排版。

• MMDiT 架构 — 图像-文本联合注意力以实现更好的提示遵循性。

• 1024×1024 原生分辨率 — 无需放大技巧即可获得干净输出。

• 灵活的长宽比 — 处理非方形输出（768×1344、1344×768 等）而不损失质量。

• 原生 diffusers 支持 — StableDiffusion3Pipeline 于 diffusers >= 0.30.

• 开放权重 — Stability AI 社区许可证；对大多数商业用途免费。

要求

组件	最低	推荐
GPU 显存	12 GB（Medium）	24 GB（Large / Turbo）
系统内存	16 GB	32 GB
磁盘	20 GB	40 GB
Python	3.10+	3.11
CUDA	12.1+	12.4
diffusers	0.30+	最新

Clore.ai 的 GPU 推荐： 一台 512x512 （24 GB，约 $0.5–2/天）可全速运行所有三个变体。对于 Medium 模型， 速度 （24 GB，约 $0.3–1/天）甚至 16 GB 卡就足够且更便宜。

快速开始

pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install diffusers transformers accelerate sentencepiece protobuf

python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"

使用示例

SD 3.5 Large — 最高质量

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline

pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.to("cuda")

image = pipe(
    prompt=(
        "一块风化的木牌，上面写着 'OPEN 24 HOURS'，挂在"
        "霓虹灯照亮的餐馆外的一条生锈链条上，雨夜，"
        "湿润柏油路上的反射，电影摄影风格"
    ),
    negative_prompt="模糊、变形的文字、低质量",
    guidance_scale=3.5,
    num_inference_steps=28,
    width=1024,
    height=1024,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]

image.save("diner_sign.png")
print("Saved diner_sign.png")

SD 3.5 Large Turbo — 4 步快速生成

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline

pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
).to("cuda")

# Turbo 变体：只需 4 步，guidance_scale=0（已蒸馏）
image = pipe(
    prompt="机械表机芯的微距照片，复杂齿轮，金色光线",
    guidance_scale=0.0,
    num_inference_steps=4,
    width=1024,
    height=1024,
).images[0]

image.save("watch_turbo.png")

SD 3.5 Medium — 轻量选项

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline

pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")

image = pipe(
    prompt="一间舒适咖啡馆内部的等角视图，像素艺术风格，温暖灯光",
    guidance_scale=4.0,
    num_inference_steps=28,
    width=1024,
    height=1024,
).images[0]

image.save("coffee_shop_medium.png")

不同长宽比的批量生成

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline

pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
).to("cuda")

jobs = [
    {"prompt": "一位宇航员在向日葵田的肖像", "w": 768, "h": 1344},
    {"prompt": "冰岛高地的全景风光，阴郁的天空", "w": 1344, "h": 768},
    {"prompt": "一瓶香水放在大理石表面上的产品照片", "w": 1024, "h": 1024},
]

for i, job in enumerate(jobs):
    img = pipe(
        prompt=job["prompt"],
        guidance_scale=3.5,
        num_inference_steps=28,
        width=job["w"],
        height=job["h"],
    ).images[0]
    img.save(f"batch_{i:03d}.png")
    print(f"[{i+1}/{len(jobs)}] {job['w']}x{job['h']} 完成")

给 Clore.ai 用户的提示

1. 用于迭代的 Turbo，用于最终稿的 Large — 使用 4 步 Turbo 变体快速探索提示想法，然后切换到 Large（28 步）进行最终渲染。

2. guidance_scale=3.5 — SD 3.5 Large 在比旧版 Stable Diffusion 更低的 CFG 下表现最佳。超过 5.0 往往会导致颜色过饱和。

3. Turbo 需要 guidance_scale=0 — 蒸馏模型已将引导信息内建；再增加会降低输出质量。

4. 图像中的文本 — SD 3.5 的文本渲染能力很强但并不完美。对你想要的确切文本使用引号： 'OPEN 24 HOURS'。保持简短（最多 3–5 个单词）。

5. 缓存权重 —— 设置 HF_HOME=/workspace/hf_cache 到持久存储。Large 在磁盘上约为 ~16 GB。

6. Large 使用 bf16，Medium 使用 fp16 — 8B 模型在 bf16 下训练；2.5B 的 Medium 在 fp16 下运行良好。

7. 高效批量处理 — SD 3.5 Large 在 RTX 4090 上生成一张 1024×1024 图像约需 ~3 秒。夜间批量生成以大量产出。

8. 接受 HF 许可证 — 在下载之前，你必须在 HuggingFace 模型页面上接受模型许可证。使用登录 huggingface-cli login.

# 使用固定种子以获得一致结果

问题	修复
OutOfMemoryError 使用 Large 时	使用 pipe.enable_model_cpu_offload()；或切换到 Medium 变体
图像中出现乱码文本	保持文本简短（3–5 个单词）；在提示中用引号括起；增加 num_inference_steps 到 35
颜色过度饱和	降低 guidance_scale — 对 Large 试试 2.5–3.5；对 Turbo 使用 0.0
下载模型时 403 错误	在以下页面接受许可： https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-large 并运行 huggingface-cli login
第一次运行缓慢	Large 的初次下载约为 ~16 GB；后续运行使用缓存
KeyError: 'text_encoder_3'	升级 diffusers： pip install -U diffusers transformers
输出为黑图像	确保已安装 torch_dtype=torch.bfloat16 对于 Large/Turbo；在某些显卡上，fp32 可能导致无声失败