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안정적인 확산에 액세스하는 방법 3.5? - 분석 Vidhya

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풀어 주다： 2025-03-19 10:56:24

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안정적인 확산 3.5 : 모델 및 액세스 방법에 대한 깊은 다이빙

Stability.AI의 최신 릴리스 인 STALY 확산 3.5는 소비자 하드웨어에 최적화 된 모든 사용자 정의 가능한 모델과 같은 세 가지 사용자 정의 가능한 모델을 자랑합니다. 이 기사는 이러한 모델, 액세스 방법 및 기능을 탐구합니다.

안정적인 확산에 액세스하는 방법 3.5? - 분석 Vidhya

모델 개요

가용성 : Hugging Face에서 다운로드 할 수 있으며 Stability AI의 API, Replicate 및 기타 플랫폼을 통해 액세스 할 수 있습니다.
안전 : 안정성 AI는 오용을 완화하기 위해 안전 프로토콜을 구현했습니다.
향후 개발 : 계획된 개선 사항에는 더 미세한 이미지 제어를위한 ControlNet 지원이 포함됩니다.
플랫폼 호환성 : 다양한 플랫폼에서 원활한 통합으로 유연한 사용을 보장합니다.

개요
안정적인 확산 3.5 모델
모델 비교
안정적인 확산 접근 3.5
- 안정성을 통해. 아이 플랫폼
- 포옹을 통해
결론
자주 묻는 질문

안정적인 확산 3.5 모델이 설명되었습니다

안정적인 확산 3.5 큰 : 이 플래그십 모델 (81 억 파라미터)은 1 메가 픽셀 해상도에서 전문적인 사용에 이상적인 이미지 품질과 신속한 준수를 제공합니다.
안정적인 확산 3.5 큰 터보 : 대형 모델의 더 빠르고 간소화 된 버전. 단 4 단계만으로 고품질 결과를 달성합니다.
안정적인 확산 3.5 매체 : 소비자 하드웨어 (25 억 파라미터) 용으로 설계된이 모델은 품질의 효율성을 균형을 이루며, 개선 된 MMDIT-X 아키텍처를 사용하여 0.25 ~ 2 메가 픽셀의 해상도를 지원합니다. 약 9.9GB VRAM (텍스트 인코더 제외)이 필요합니다.

모든 모델은 미세 조정 가능하며 소비자 하드웨어에 최적화되어 있습니다.

모델 비교

안정적인 확산 3.5 큰 크게 이미지 품질의 더 큰 모델을 신속하게 준수하고 경쟁합니다. 대형 터보는 품질을 희생하지 않고 속도를 우선시하는 반면, 중간은 고성능 자원 효율적인 옵션을 제공합니다.

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안정적인 확산 접근 3.5

안정성을 통해. 아이 플랫폼

플랫폼에서 API 키를 얻으십시오 (가입시 제공된 25 학점). Jupyter 환경 내에서 다음 Python 코드 (API 키로 교체)를 사용하십시오.

 가져 오기 요청

응답 = requests.post (
    f "https://api.stability.ai/v2beta/stable-image/generate/sd3",
    헤더 = {
        "인증": F "Bearer SK- {Api-Key}",
        "수락": "이미지/*"
    },
    files = { "none": ''},
    데이터 = {
        "프롬프트": "공식적인 옷을 입은 중년 남자",
        "output_format": "jpeg",
    },
))

if response.status_code == 200 :
    Open ( "./ man.jpeg", 'wb')이 파일로 :
        file.write (response.content)
또 다른:
    예외를 높이기 (str (response.json ()))

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(프롬프트와 함께 생성 된 이미지 예 : "공식적인 옷을 입은 중년 남자")

포옹을 통해

포옹 얼굴에 직접 모델에 액세스하십시오. 인터페이스는 다음과 같이 즉각적인 추론을 허용합니다.

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(프롬프트와 함께 생성 된 이미지 예 : "붉은 나무가있는 숲")

Hugging Face를 통한 API 액세스의 경우 다음 단계를 따르십시오.

포옹 페이스에서 안정적인 확산 3.5-large 모델 페이지를 찾으십시오. (참고 : 다른 모델을 선택할 수 있습니다).
액세스를 얻습니다 (게이트 모델입니다).
다음 파이썬 코드를 사용하십시오 (포옹 페이스 토큰으로 교체) :

 가져 오기 요청

api_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/stabilityai/stable-diffusion-3.5-large"
헤더 = { "승인": "Bearer HF_TOKE"}}

DEF 쿼리 (페이로드) :
    응답 = requests.post (API_URL, 헤더 = 헤더, json = 페이로드)
    반환 응답

image_bytes = query ({
    "입력": "키가 큰 건물 위에 앉아있는 닌자", 8k ",
})

IO 가져 오기
PIL 가져 오기 이미지에서
image = image.open (io.bytesio (image_bytes))
영상

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