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前言/introduction

Stable Diffusion 3（简称SD3）是Stability AI最新推出的文本到图像生成模型。相比前代模型，SD3在生成质量、细节表现以及运行效率上有了显著提升，尤其在细腻的图像渲染和复杂的场景构建方面表现出色。SD3模型提供了四种不同的模型版本，分别为4GB、5.9GB、10.9GB和15.8GB，适用于不同的硬件配置和需求。本文将为你详细介绍SD3的功能特点以及如何在本地部署这一强大的模型。

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SD3模型的功能特点

Stable Diffusion 3基于深度学习技术，能够生成高分辨率且充满细节的图像。与前代模型相比，SD3引入了更先进的编码器和权重优化，使得它在处理复杂文本描述时更加精确。此外，SD3还具有以下几个关键功能特点：

多样化模型版本：

SD3提供了四个不同版本的模型，分别为4GB、5.9GB、10.9GB和15.8GB，用户可以根据自己的硬件配置选择合适的模型版本。

文本编码器改进：

SD3集成了更强大的文本编码器，特别是在5.9GB以上的版本中，支持更复杂的文本描述生成。

细节表现出色：

得益于更高的权重精度，SD3能够生成更具细节的图像，特别适用于需要高保真图像的场景。

优化的资源利用：

SD3的模型设计更加注重资源利用，特别是在10.9GB版本中，实现了质量与资源消耗的良好平衡。

SD3模型的四个版本区别

SD3提供了4GB、5.9GB、10.9GB和15.8GB四种不同体积的模型，每个版本适应不同的硬件条件和应用场景。以下是每个版本的具体区别：

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4GB版本：

最轻量的模型，不包括任何文本编码器，默认工作流无法直接运行。用户需要使用官方提供的工作流或自行接入相应的编码器，适用于资源极度有限的场景。

5.9GB版本：

包含基础的文本编码器，但不包括更高级的T5-XXL编码器。可以直接运行默认工作流，但性能相对有限，适用于中等资源需求的场景。

10.9GB版本：

具备所有必要的权重和编码器，注重在质量与资源之间的平衡。这个版本通常是大多数用户的首选，因为它在性能和生成质量方面表现优秀。

15.8GB版本：

最完整的模型，集成了最高级别的权重和编码器，适用于对图像质量要求极高且资源充裕的用户。

需要注意的是，目前开源的SD3版本为Medium版，而Large和Ultra版本仍需通过API调用才能使用。

环境准备

部署之前，先确认你的电脑配置是否满足要求：

•GPU: 最好是NVIDIA RTX 20系列以上的显卡，且显存至少8GB。

•内存: 最少16GB。

•软件: 需要安装 Python 3.8 以上版本、最新版 ComfyUI 以及相关依赖。

部署步骤

1-升级 ComfyUI:

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首先确保 ComfyUI 是最新版本，SD3 模型的一些新功能和优化需要这个支持。

2-下载 SD3 模型:

sd3的模型可以在 Stability AI 官方页面或者 Hugging Face 上下载。根据需求选择合适的模型版本（4GB、5.9GB、10.9GB或15.8GB），

例如sd3_medium.safetensors、sd3_medium_incl_clips.safetensors 等。

包括对应的clip编码器、工作流也要下载

下载地址：

https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium

3- 放置文件到正确的目录:

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将 .safetensors 文件放到 ComfyUI/checkpoints 目录下。

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将编码器文件放到 ComfyUI/clip 文件夹里。

4-运行 SD3 模型:

打开 ComfyUI，加载对应的工作流

选择你下载的 SD3 模型以及对应的clip编码器，然后开始生成图像。整个流程应该很顺畅，任何问题都可能源于文件位置或者兼容性问题，及时检查调整。

性能优化小贴士

为了让 SD3 跑得更快更好，可以参考以下建议：

•        驱动更新: 保持显卡驱动的最新状态，这样能最大化利用 GPU 的计算能力。

•        CUDA 优化: 如果使用 NVIDIA 显卡，确保启用 CUDA 或者 TensorRT 优化，显著提升运算效率。