Stable Diffusion3 开源！一文教你玩转 Stable Diffusion3_stable diffusion 3 checkpoint

节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。

针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。

汇总合集：

《大模型面试宝典》(2024版) 发布！

6月13日，Stability AI 正式开源20亿参数版本的Stable Diffusion 3 Medium，为广大的开发者、研究人员以及对AI艺术充满好奇的爱好者们，开启了又一扇通往无限创意与可能性的大门。

Stable Diffusion 3 Medium是一种多模态扩散变换器 (MMDiT) 文本到图像模型，其在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面的性能有极大提升。

这是一个可以根据文本提示生成图像的模型。它是一个多模态扩散变换器（https://arxiv.org/abs/2403.03206），使用三个固定的、预训练的文本编码器（OpenCLIP-ViT/G、CLIP-ViT/L和T5-xxl）。

下载和体验SD3

sdk下载：

#模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('AI-ModelScope/stable-diffusion-3-medium')
1
2
3

git下载

git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/stable-diffusion-3-medium.git
1

技术交流

前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~

我们建了SD 算法岗面试与技术交流群， 想要进交流群、需要源码&资料、提升技术的同学，可以直接加微信号：mlc2040。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：技术交流
方式②、添加微信号：mlc2040，备注：技术交流+CSDN

搭建 ComfyUI

从最新的ComfyUI的代码安装

# #@title Environment Setup

from pathlib import Path

OPTIONS = {}
UPDATE_COMFY_UI = True  #@param {type:"boolean"}
INSTALL_COMFYUI_MANAGER = True  #@param {type:"boolean"}
INSTALL_ANIMATEDIFF = True  #@param {type:"boolean"}
INSTALL_CUSTOM_NODES_DEPENDENCIES = True  #@param {type:"boolean"}
OPTIONS['UPDATE_COMFY_UI'] = UPDATE_COMFY_UI
OPTIONS['INSTALL_COMFYUI_MANAGER'] = INSTALL_COMFYUI_MANAGER
OPTIONS['INSTALL_ANIMATEDIFF'] = INSTALL_ANIMATEDIFF
OPTIONS['INSTALL_CUSTOM_NODES_DEPENDENCIES'] = INSTALL_CUSTOM_NODES_DEPENDENCIES

current_dir = !pwd
WORKSPACE = f"{current_dir[0]}/ComfyUI"



%cd /mnt/workspace/

![ ! -d $WORKSPACE ] && echo -= Initial setup ComfyUI =- && git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
%cd $WORKSPACE

if OPTIONS['UPDATE_COMFY_UI']:
  !echo "-= Updating ComfyUI =-"
  !git pull
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

下载模型权重放到 models/checkpoints

#@markdown ###Download standard resources

### SDXL
### I recommend these workflow examples: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/sdxl/

OPTIONS = {}

#@markdown **Models**

!wget -c "https://modelscope.cn/api/v1/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-3-medium/repo?Revision=master&FilePath=sd3_medium.safetensors" -P ./models/checkpoints/
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

四个 text encoder模型权重 放到 models/clip

#@markdown **clip**

!wget -c "https://modelscope.cn/api/v1/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-3-medium/repo?Revision=master&FilePath=text_encoders%2Fclip_g.safetensors" -P ./models/clip/
!wget -c "https://modelscope.cn/api/v1/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-3-medium/repo?Revision=master&FilePath=text_encoders%2Fclip_l.safetensors" -P ./models/clip/
!wget -c "https://modelscope.cn/api/v1/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-3-medium/repo?Revision=master&FilePath=text_encoders%2Ft5xxl_fp16.safetensors" -P ./models/clip/
!wget -c "https://modelscope.cn/api/v1/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-3-medium/repo?Revision=master&FilePath=text_encoders%2Ft5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors" -P ./models/clip/
通过cloudflared启动 ComfyUI ，
!wget "https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/resource/cloudflared-linux-amd64.deb"
!dpkg -i cloudflared-linux-amd64.deb

%cd /mnt/workspace/ComfyUI
import subprocess
import threading
import time
import socket
import urllib.request

def iframe_thread(port):
  while True:
      time.sleep(0.5)
      sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
      result = sock.connect_ex(('127.0.0.1', port))
      if result == 0:
        break
      sock.close()
  print("\nComfyUI finished loading, trying to launch cloudflared (if it gets stuck here cloudflared is having issues)\n")

  p = subprocess.Popen(["cloudflared", "tunnel", "--url", "http://127.0.0.1:{}".format(port)], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
  for line in p.stderr:
    l = line.decode()
    if "trycloudflare.com " in l:
      print("This is the URL to access ComfyUI:", l[l.find("http"):], end='')
    #print(l, end='')


threading.Thread(target=iframe_thread, daemon=True, args=(8188,)).start()

!python main.py --dont-print-server
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38

点击右侧 load，加载 StabilityAI 提供的 workflow

以 sd3_medium_example_workflow_basic.json为例，如下图所示选择 ckpt 之后，点击 queue prompt 即可开始生成，首次运行需要花一分钟左右加载模型，后续生成过程是很快的

效果测试