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Stable Diffusion 3

Stable Diffusion 3（SD3），Stability AI最新推出的Stable Diffusion模型系列，现在可以在Hugging Face Hub上使用，并且可以与Diffusers一起使用。

今天发布的模型是Stable Diffusion 3 Medium，包含20亿参数。

目录

• SD3的新特性
• 使用Diffusers与SD3
• 内存优化以在各种硬件上运行SD3
• 性能优化以加速处理
• 微调和为SD3创建LoRAs

下载地址

今天，Stable Diffusion 3 Medium模型正式开源，下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium

下载慢的话也可以使用国内网盘下载：
https://pan.quark.cn/s/ce4c98622c96

SD3的新特性？

模型

SD3是一个潜在的扩散模型，由三种不同的文本编码器（CLIP L/14，OpenCLIP bigG/14和T5-v1.1-XXL）、一个新颖的多模态扩散变换器（MMDiT）模型和一个与Stable Diffusion XL中使用的相似的16通道自动编码器模型组成。

SD3将文本输入和像素潜在变量作为一系列嵌入序列处理。位置编码被添加到潜在变量的2x2块上，然后将这些块展平为块编码序列。这个序列连同文本编码序列一起被输入到MMDiT块中，它们被嵌入到一个共同的维度，连接起来，并通过一系列调制注意力和多层感知器（MLPs）传递。

为了解释两种模态之间的差异，MMDiT块使用两组不同的权重将文本和图像序列嵌入到共同的维度。这些序列在注意力操作之前连接，允许两种表示在各自的空间中工作，同时在注意力操作期间考虑另一个。

SD3还利用其CLIP模型的汇总文本嵌入作为其时间步条件的一部分。这些嵌入首先被连接并添加到时间步嵌入中，然后传递到每个MMDiT块。

使用Rectified Flow Matching进行训练

除了架构变化外，SD3应用了一个条件流匹配目标来训练模型。在这种方法中，前向噪声过程被定义为一个连接数据和噪声分布的直线的整流流。

整流流匹配采样过程更简单，并且在减少采样步骤数量时表现良好。为了支持SD3的推理，我们引入了一个新的调度器（FlowMatchEulerDiscreteScheduler），它具有整流流匹配公式和欧拉方法步骤。它还通过一个shift参数实现了时间步调度的分辨率依赖性偏移。增加shift值可以更好地处理更高分辨率的噪声缩放。建议对20亿模型使用shift=3.0。

要快速尝试SD3，请参考下面的应用程序：

使用Diffusers与SD3

要使用Diffusers与SD3，确保升级到最新的Diffusers版本。

pip install --upgrade diffusers

由于模型是受限制的，在使用diffusers之前，您需要先访问Hugging Face页面上的Stable Diffusion 3 Medium页面，填写表单并接受限制。一旦您进入，您需要登录，以便您的系统知道您已经接受了限制。使用以下命令登录：

下面的代码片段将下载SD3的20亿参数版本，精度为fp16。这是Stability AI发布的原始检查点中使用的格式，也是推荐运行推理的方式。

文本到图像

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipelinepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")image = pipe("A cat holding a sign that says hello world",negative_prompt="",num_inference_steps=28,guidance_scale=7.0,
).images[0]
image

图像到图像

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Img2ImgPipeline
from diffusers.utils import load_imagepipe = StableDiffusion3Img2ImgPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")init_image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat.png")
prompt = "cat wizard, gandalf, lord of the rings, detailed, fantasy, cute, adorable, Pixar, Disney, 8k"
image = pipe(prompt, image=init_image).images[0]
image

您可以在这里查看SD3的文档。

SD3的内存优化

SD3使用三个文本编码器，其中一个是非常大尺寸的T5-XXL模型。这使得即使使用fp16精度，在少于24GB VRAM的GPU上运行模型也具有挑战性。

为了解决这个问题，Diffusers集成提供了内存优化，允许SD3在更广泛的设备上运行。

使用模型卸载进行推理

Diffusers中最基本的内存优化允许您在推理期间将模型组件卸载到GPU，以节省内存，同时看到推理延迟的轻微增加。模型卸载只会在需要执行时将模型组件移动到GPU，同时保持其余组件在CPU上。

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipelinepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16)
pipe.enable_model_cpu_offload()prompt = "smiling cartoon dog sits at a table, coffee mug on hand, as a room goes up in flames. 'This is fine,' the dog assures himself."
image = pipe(prompt).images[0]

T5-XXL文本编码器

在推理期间移除内存密集型的47亿参数T5-XXL文本编码器可以显著降低SD3的内存需求，只有轻微的性能损失。

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipelinepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", text_encoder_3=None, tokenizer_3=None, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")prompt = "smiling cartoon dog sits at a table, coffee mug on hand, as a room goes up in flames. 'This is fine,' the dog assures himself."
image = pipe("").images[0]

使用T5-XXL模型的量化版本

您可以使用bitsandbytes库以8位加载T5-XXL模型，以进一步降低内存需求。

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline
from transformers import T5EncoderModel, BitsAndBytesConfig# 确保您已经安装了`bitsandbytes`。
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers"
text_encoder = T5EncoderModel.from_pretrained(model_id,subfolder="text_encoder_3",quantization_config=quantization_config,
)
pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(model_id,text_encoder_3=text_encoder,device_map="balanced",torch_dtype=torch.float16
)

您可以在这里找到完整的代码片段。

内存优化总结

所有基准测试都是在80GB VRAM的A100 GPU上使用2B版本的SD3模型进行的，使用fp16精度和PyTorch 2.3。

我们运行了10次管道推理调用，并测量了管道的平均峰值内存使用量和执行20次扩散步骤所需的平均时间。

SD3的性能优化

为了提高推理延迟，我们可以使用torch.compile()来获得vae和transformer组件的优化计算图。

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipelinetorch.set_float32_matmul_precision("high")
torch._inductor.config.conv_1x1_as_mm = True
torch._inductor.config.coordinate_descent_tuning = True
torch._inductor.config.epilogue_fusion = False
torch._inductor.config.coordinate_descent_check_all_directions = Truepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers",torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipe.set_progress_bar_config(disable=True)pipe.transformer.to(memory_format=torch.channels_last)
pipe.vae.to(memory_format=torch.channels_last)pipe.transformer = torch.compile(pipe.transformer, mode="max-autotune", fullgraph=True)
pipe.vae.decode = torch.compile(pipe.vae.decode, mode="max-autotune", fullgraph=True)# 预热
prompt = "a photo of a cat holding a sign that says hello world",
for _ in range(3):_ = pipe(prompt=prompt, generator=torch.manual_seed(1))#