ข้อกำหนดทางเทคนิคของ stability-ai/stable-diffusion-3-5-large
| ข้อกำหนด | รายละเอียด |
|---|---|
| รหัสโมเดล | stability-ai/stable-diffusion-3-5-large |
| ผู้ให้บริการ | Stability AI |
| ประเภทโมเดล | โมเดลกำเนิดข้อความสู่ภาพ |
| ขนาดพารามิเตอร์ | 8 พันล้านพารามิเตอร์ |
| ตระกูล | Stable Diffusion 3.5 |
| สถาปัตยกรรม | Diffusion Transformer พร้อมองค์ประกอบ Transformer และ CNN |
| อินพุตหลัก | พรอมป์ข้อความ โดยในบางการปรับใช้มีเวิร์กโฟลว์การควบคุมบนภาพให้เลือกใช้ |
| ผลลัพธ์ | ภาพ RGB |
| ความละเอียดเป้าหมาย | สูงสุด 1 เมกะพิกเซล; ความละเอียดที่รองรับโดยทั่วไปได้แก่ 1024×1024, 768×1344, 1344×768 และ 1216×832 |
| ส่วนเสริมที่โดดเด่น | มี ControlNet เวอร์ชันสำหรับการควบคุม Canny และ Depth แสดงอยู่คู่กับโมเดล Large; ที่เก็บ SD3.5 ของ Stability AI ยังอ้างอิง ControlNet สำหรับ Blur, Canny และ Depth สำหรับเวิร์กโฟลว์ SD3.5 Large |
| ตัวเลือกการเข้าถึง | การปรับใช้แบบโฮสต์เอง, Stability AI API, ระบบนิเวศพันธมิตรคลาวด์ และแอปพลิเคชันบนเว็บ |
stability-ai/stable-diffusion-3-5-large คืออะไร?
stability-ai/stable-diffusion-3-5-large คือตัวระบุแพลตฟอร์มของ CometAPI สำหรับ Stable Diffusion 3.5 Large ของ Stability AI ซึ่งเป็นโมเดลข้อความสู่ภาพระดับเรือธงในตระกูล Stable Diffusion 3.5 โดย Stability AI ระบุว่าเป็นโมเดลที่ทรงพลังที่สุดในตระกูล เน้นคุณภาพภาพที่เหนือกว่าและการยึดตามพรอมป์ เพื่อการสร้างระดับมืออาชีพที่ความละเอียดสูงสุด 1 เมกะพิกเซล
โมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างภาพคุณภาพสูงจากพรอมป์ภาษาธรรมชาติ รวมถึงเอาต์พุตแบบสมจริงและเชิงศิลป์ อ้างอิงข้อมูลโมเดลสาธารณะของ Stability AI และการ์ดโมเดลจากพันธมิตร โมเดลนี้เน้นการปฏิบัติตามพรอมป์ที่แข็งแรง ความเที่ยงตรงทางภาพที่สูงขึ้น และความยืดหยุ่นสำหรับเวิร์กโฟลว์สร้างสรรค์และการผลิตขั้นสูง มากกว่าเวอร์ชันน้ำหนักเบาในตระกูลเดียวกัน
คุณสมบัติหลักของ stability-ai/stable-diffusion-3-5-large
- โมเดลความจุสูง 8B: Stable Diffusion 3.5 Large ถูกสร้างที่ขนาด 8 พันล้านพารามิเตอร์ ทำให้เป็นโมเดลที่มีศักยภาพสูงสุดในไลน์ SD3.5 สำหรับงานสร้างภาพที่ต้องการสูง
- คุณภาพภาพระดับมืออาชีพ: Stability AI นำเสนอรุ่น Large ว่าเป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งที่สุดในตระกูลด้านคุณภาพและการยึดตามพรอมป์ เหมาะสำหรับผู้สร้างสรรค์ งานออกแบบ และการสร้างภาพระดับมืออาชีพ
- การสร้างภาพสูงสุด 1 เมกะพิกเซล: โมเดลนี้มุ่งเน้นการสร้างภาพความละเอียดสูง โดยมีขนาดผลลัพธ์ที่รองรับทั่วไปทั้งแบบจัตุรัสและแนวตั้ง/แนวนอน เช่น 1024×1024, 768×1344, 1344×768 และ 1216×832
- สถาปัตยกรรม Diffusion Transformer: เอกสารสาธารณะอธิบายสถาปัตยกรรมว่าเป็น Diffusion Transformer ที่ผสานการจำลองแบบ Transformer กับส่วนประกอบ CNN ในระบบโดยรวม
- ตัวเลือกการควบคุมที่ยืดหยุ่น: SD3.5 Large สามารถจับคู่กับการกำกับแบบ ControlNet โดยมีการอ้างถึงเวอร์ชัน Canny และ Depth ในการ์ดโมเดลจากพันธมิตร ขณะที่ที่เก็บของ Stability AI ยังแสดงการรองรับ Blur สำหรับเวิร์กโฟลว์ SD3.5 Large
- ช่องทางการปรับใช้หลายรูปแบบ: SD3.5 สามารถปรับใช้บนโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง เชื่อมต่อผ่าน API ใช้งานผ่านพันธมิตรคลาวด์ หรือเข้าถึงผ่านเครื่องมือบนเว็บ
- ความยืดหยุ่นเชิงสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนด้วยพรอมป์: ตัวอย่างในที่เก็บอย่างเป็นทางการแสดงการรองรับการสร้างแบบใช้พรอมป์ การปรับความกว้างและความสูง จำนวนขั้นตอน ซีด และไปป์ไลน์การสร้างแบบควบคุม ทำให้เหมาะทั้งสำหรับการทดลองและการปรับจูนเพื่อการผลิต
วิธีเข้าถึงและผสาน stability-ai/stable-diffusion-3-5-large
ขั้นตอนที่ 1: สมัครเพื่อรับ API Key
เริ่มต้นโดยสมัครบน CometAPI และสร้าง API key จากแดชบอร์ด เมื่อได้รับคีย์แล้ว ให้จัดเก็บอย่างปลอดภัยและใช้สำหรับยืนยันตัวตนทุกครั้งที่เรียก API
ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง API ของ stability-ai/stable-diffusion-3-5-large
ใช้เอ็นด์พอยต์ของ CometAPI ที่เข้ากันได้กับ OpenAI และระบุโมเดลเป็น stability-ai/stable-diffusion-3-5-large.
curl --request POST \
--url https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
--header "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "stability-ai/stable-diffusion-3-5-large",
"prompt": "A cinematic futuristic city skyline at sunset, ultra detailed, volumetric lighting"
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_API_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)
response = client.images.generate(
model="stability-ai/stable-diffusion-3-5-large",
prompt="A cinematic futuristic city skyline at sunset, ultra detailed, volumetric lighting"
)
print(response)
ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์
หลังจากส่งคำขอแล้ว ให้แยกวิเคราะห์การตอบกลับจาก API เพื่อดึงผลลัพธ์ภาพที่สร้างหรือ URL ของภาพ ตามรูปแบบการตอบกลับที่เปิดใช้ในงานผสานของคุณ จากนั้นตรวจสอบว่าผลลัพธ์สอดคล้องกับพรอมป์ที่ร้องขอ ความละเอียดที่คาดหวัง และข้อจำกัดของเวิร์กโฟลว์ ก่อนจัดเก็บหรือส่งต่อให้ผู้ใช้ปลายทาง