Stable Diffusion 3
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Stability AI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 22 February 2024
- Autorzy
- Patrick Esser, Sumith Kulal, Andreas Blattmann, Rahim Entezari, Jonas Müller, Harry Saini, Yam Levi, Dominik Lorenz, Axel Sauer, Frederic Boesel, Dustin Podell, Tim Dockhorn, Zion English, Kyle Lacey, Alex Goodwin, Yannik Marek, Robin Rombach
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Image generation, Text-to-image
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 8B
- Dane treningowe
- tokens
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 5 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Reported
Finally, we performed a scaling study of this combination up to a model size of 8B parameters and 5 × 1022 training FLOPs.
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
Apr 2014 We have partnered with Fireworks AI, the fastest and most reliable API platform in the market, to deliver Stable Diffusion 3 and Stable Diffusion 3 Turbo. In keeping with our commitment to open generative AI, we aim to make the model weights available for self-hosting with a Stability AI Membership in the near future.
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
"Our largest models outperform state-of-the art open models such as SDXL (Podell et al., 2023), SDXL-Turbo (Sauer et al., 2023), Pixart-α (Chen et al., 2023), and closed-source models such as DALL-E 3 (Betker et al., 2023) both in quantitative evaluation (Ghosh et al., 2023) of prompt understanding and human preference ratings.:
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Stable Diffusion 3 został opublikowany przez Stability AI, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas February 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation, Text-to-image.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 5 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Stable Diffusion 3 — częste pytania
Stable Diffusion 3— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 8B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Stable Diffusion 3— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Stability AI, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Stable Diffusion 3— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Stable Diffusion 3— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation, Text-to-image. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Stable Diffusion 3— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 5 × 10²² FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Stable Diffusion 3— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Stable Diffusion 3— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.