stability-ai/stable-diffusion-3-5-large 的技術規格
| 規格 | 詳細資訊 |
|---|---|
| 模型 ID | stability-ai/stable-diffusion-3-5-large |
| 提供方 | Stability AI |
| 模型類型 | 文生圖生成模型 |
| 參數規模 | 80 億參數 |
| 系列 | Stable Diffusion 3.5 |
| 架構 | 具備 Transformer 與 CNN 元件的 Diffusion Transformer |
| 主要輸入 | 文字提示；在某些部署中可選用基於影像的控制工作流程 |
| 輸出 | RGB 影像 |
| 目標解析度 | 最高可達 1 百萬像素；常見支援解析度包含 1024×1024、768×1344、1344×768、1216×832 |
| 值得注意的附加項 | 與 Large 模型並列的 ControlNet 變體包含 Canny 與 Depth；Stability AI 的 SD3.5 儲存庫亦參考了適用於 SD3.5 Large 工作流程的 Blur、Canny、Depth ControlNet |
| 存取方式 | 自行部署、Stability AI API、雲端合作夥伴生態系與基於網頁的應用程式 |
什麼是 stability-ai/stable-diffusion-3-5-large？
stability-ai/stable-diffusion-3-5-large 是 CometAPI 對 Stability AI 之 Stable Diffusion 3.5 Large 的平台識別符。作為 Stable Diffusion 3.5 家族的旗艦級文字生圖模型，Stability AI 將其描述為該系列中最強大的模型，聚焦於更佳的影像品質與提示詞遵從度，可達最高 1 百萬像素的專業等級生成。
該模型旨在從自然語言提示產生高品質視覺內容，涵蓋照片擬真與藝術化輸出。根據 Stability AI 公開的模型資訊與合作夥伴的模型卡，其強調出色的提示詞跟隨能力、更高的視覺保真度，以及相較於同系列輕量變體更適合進階創意與生產工作流程的彈性。
stability-ai/stable-diffusion-3-5-large 的主要特性
- 高容量 8B 模型：Stable Diffusion 3.5 Large 採用 80 億參數規模，定位為 SD3.5 系列中面向高要求影像生成任務的最高能力模型。
- 專業等級影像品質：Stability AI 將 Large 變體定位為該系列在品質與提示詞遵從度上的最強選項，適合創作者、設計工作流程與專業視覺生成。
- 最高 1 百萬像素生成：模型旨在產生高解析度影像，常見支援的輸出尺寸包含方形與直幅/橫幅格式，例如 1024×1024、768×1344、1344×768、1216×832。
- Diffusion Transformer 架構：公開模型文件將其架構描述為 Diffusion Transformer，於整體系統中結合了基於 Transformer 的建模與 CNN 元件。
- 彈性的可控性選項：SD3.5 Large 可配合基於 ControlNet 的引導。公開參考在合作夥伴模型卡中列出 Canny 與 Depth 變體，Stability AI 的儲存庫亦顯示 SD3.5 Large 工作流程支援 Blur 控制。
- 多元部署路徑：Stability AI 指出 SD3.5 家族可於自有基礎設施部署、透過 API 整合、經由雲端夥伴使用，或於基於網頁的工具中存取。
- 提示詞驅動的創意彈性：官方儲存庫範例展示對提示詞生成、可設定寬度與高度、步數、種子與可控生成流程的支援，使其同時適用於實驗與生產調校。
如何存取並整合 stability-ai/stable-diffusion-3-5-large
步驟 1：註冊並取得 API 金鑰
首先在 CometAPI 註冊並於儀表板產生 API 金鑰。取得金鑰後請妥善保存，並用於驗證每一次對 API 的請求。
步驟 2：向 stability-ai/stable-diffusion-3-5-large API 發送請求
使用 CometAPI 與 OpenAI 相容的端點，並將模型指定為 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)
步驟 3：擷取並驗證結果
發送請求後，請解析 API 回應以取得生成的影像輸出或影像 URL（視整合中啟用的回應格式而定）。在儲存或回傳給終端使用者前，請確認結果與請求的提示詞、預期解析度與任何工作流程約束相符。