穩定擴散 3 已經發佈 - 一個新的圖像神經網路模型。讓我們來看看 Stable Diffusion 的原始來源,以及它提供了哪些功能。
什麼是穩定擴散?
使用者第一次看到 Stability AI 的神經網路是在 2022 年 8 月。該神經網路可根據提示生成圖像、完成草圖並識別您的參考資料。與競爭對手不同的是,Stable Diffusion 是開放原始碼的。這讓特別進階的使用者可以在電腦上安裝神經網路。
此工具功能強大,您可以親身體驗:遊戲愛好者利用它為遊戲製作卡帶,並在虛擬實境中產生地點。此外,Stable Diffusion 還能製作逐格動畫,並結合成完整的片段。可口可樂就利用這項功能,使用神經網路製作廣告。
最近,開發人員發佈了 Stable Diffusion 3,這是一個新的模型,他們自己稱之為「生成式 AI 發展的重要里程碑」。

穩定擴散作業說明
穩定擴散的利弊 3
第三代 Stable Diffusion 與競爭對手和舊款有何不同?Stability AI 可確保神經網路對提示的理解能力更強、能很好地處理圖片中的文字、創建逼真的圖像,還能調整最佳化。
資料庫已更新,AI 可運作 20 億個參數,對於神經網路來說,這是非常可靠的數字。讓我們來分析一下它的優勢:
- 高品質的逼真影像,物件的物理特性非常出色;
- 完美理解每個細節,並在圖片上做出正常的刻字;
- 速度驚人;
- 保持機密性,不詢問個人資料;
- 風格和適應任何想法;
- 圖片可作商業用途;
如何使用 Stable Diffusion 3?
神經網路對簡單使用者和專業人士都很有用。您喜歡畫畫嗎?只要按一下,草圖就會變成真實的圖像。您是行銷人員或文案嗎?將日常工作轉移到 Stable Diffusion 3。以下是更多 AI 適應的範例:
- 設計:神經網路會根據參考資料產生圖像,這將有助於使用明亮的圖像設計無版權的網站;
- 社交網路、媒體、商業:創造獨特的內容來推廣您的產品;
- 創造力:選擇未來作品的基礎,從參考資料中獲得靈感,並尋找新的想法。
常見問題
- 使用神經網路建立影像時,可以變更哪些參數和設定?
使用者可以使用許多工具來微調結果,包括步驟、指引比例、種籽、提示和負面提示,以及選擇影像樣式和格式。
- 使用神經網路產生影像的過程是如何運作的?
圖像產生過程採用 Stable Diffusion 3 Medium 神經網路,可確保創作的高準確性和原創性。
- 提供了哪些工具和功能來處理和編輯產生的影像?
編輯影像後,您可以使用高階工具、改善器、移除背景、移除水印。