Stable Diffusion 3.5 是最新的 AI 图像生成模型，提供了多种强大的模型变体。Stable Diffusion 3.5 Large是一种多模态扩散变换器 (MMDiT) 文本到图像模型，具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面的性能。通过 ComfyUI，用户可以轻松地在本地进行推理，并体验这些模型的强大功能。
本教程为你整理的以下资源内容，主要是关于如何在 ComfyUI 中使用 Stable Diffusion 3.5
- ① SD 3.5 Large：拥有 80 亿个参数，在图像质量和提示词准确性方面表现优异，是 SD 系列中最强大的模型，适合 1 兆像素分辨率的专业用例。
- ② SD 3.5 Large Turbo：Large 模型的精炼版本，只需 4 个步骤即可生成高质量图像，因此出图质量会比 Large 快，同时提示词准确性依旧能保持在不错的水平。
- ③ SD 3.5 Medium（29 号正式发布）：该模型拥有 25 亿个参数，适用于消费类硬件，平衡了图像质量和模型易用性，是更适合一般用户的性价比之选。
SD3.5 这次发布的三款 ControlNet 模型分别是 Blur、Canny 和 Depth，后边的两张模型小伙伴们应该不陌生了，ControlNet 的常用模型，分别是线稿和深度。
Stable Diffusion 3.5模型介绍
Stable Diffusion 3.5 是由 Stability AI 发布的最新一代 AI 图像生成模型。它在图像质量和提示词遵循方面实现了重大突破，标志着 AI 绘图技术迈入了一个新的纪元。该系列提供了多个模型变体，以满足不同用户的需求：
目前Stable Diffusion 3.5 官方主要提供以下版本
| 模型名称 | 参数量 | 特点 |
|---|---|---|
| Stable Diffusion 3.5 Large | 80 亿 | 最强大的基础模型，适合专业用途，支持 1 百万像素分辨率。 |
| Stable Diffusion 3.5 Large Turbo | 精简版 | 通过 4 步即可生成高质量图像，速度更快。 |
| Stable Diffusion 3.5 Medium | 25 亿 | 适用于消费级硬件，支持 0.25 到 2 百万像素分辨率，易于定制。 |
Stable Diffusion 3.5 社区许可
社区许可允许研究、非商业和年收入总额不超过 100 万美元的组织或个人免费使用。更多详细信息请参阅社区许可协议。
下载 Stable Diffusion 3.5 模型文件安装
Stable Diffusion 3.5 模型文件
| 资源名称 | 安装文件夹 |
|---|---|
| Stable Diffusion 3.5 Large | models/checkpoint |
| Stable Diffusion 3.5 Large Turbo | models/checkpoint |
安装方法：
- 将 ComfyUI 更新到最新版本；
- 将 SD 3.5 Large 放到 comfyui 根目录的 models/checkpoint 文件夹；
- 下载 Clip_g.safetensors、Clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp8.safetensors，放到 models/clip 文件夹；
- 将 SD3.5L_example_workflow.json 工作流文件拖入 ComfyUI 界面；
- 对应的 clip 模型文件
| 资源名称 | 安装文件夹 |
|---|---|
| clip_g.safetensors | models/clip |
| clip_l.safetensors | models/clip |
| t5xxl_fp16.safetensors | models/clip |
clip 模型文件如果你有使用过 3.0 或者其他相关的模型,对应的这些文件你可能已经有了,如果你是第1次使用呢，那么请下载安装
工作流使用：
- Large 模型适合显存 16G 及以上的用户。
- SD 3.5 Large 和 Turbo 模型本身不包含文本编码器/CLIP 权重，因此需要单独加载。在正式生成前，注意检查自己是否安装比正确选择了这些模型。
- 图像分辨率需要是 64 的倍数；CFG 参数推荐 4.5-5.5；采样器 DPM++2M；生成步数 30-40。
自 Flux dev 模型发布后，开源社区的目光就从 SD 系列转移到了 Flux 上，各类微调模型迅速涌现，已然有后来居上的趋势。 而此次 SD 3.5 的发布则可以视为是 SAI 发出的反攻信号，要重新夺回自己的开源社区的领导地位。
毕竟 Flux dev 不可商用，而且对显存要求也高，一定程度上限制了它的进一步发展应用。而 SD 3.5 在模型训练阶段就为后期微调做了兼容，再加上模型质量明显提升、可免费商用、消费级硬件适用等优势，肯定能在开源社区中发展、衍生出更多优质模型，重现 SDXL 发布时的繁荣景象。
那么以上就是本期为大家介绍的 SD 3.5 的相关内容，如果对你有帮助的话记得点赞、收藏、评论支持一波，我会有更动力为大家推荐新的干货内容~