Stable Diffusion 各版本技术详解文档
一、版本体系总览
Stable Diffusion 作为开源图像生成领域的核心模型，已形成覆盖基础迭代、大规模参数突破、效率优化及架构创新的版本矩阵。从 1.x 系列奠定 Latent Diffusion Model（LDM）基础，到 2.x 系列拓展高分辨率能力，再到 XL 系列实现质量跃迁，最终在 3.x 系列完成向 Transformer 原生化的转型，各版本围绕 “质量 - 效率 - 场景” 持续突破。
环境配置可以参考这个Stable Diffusion 虚拟环境配置
经过代码实践，得到了各个模型的参数和显存占用，我使用的是V100 32G。对于4060、5060这类8G显卡，顶多运行SDXL，会爆一点显存到内存中。
使用以下代码进行计算，然后观察nvidia-smi的显存占用情况
# 打印每个模块的参数量def count_params(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters())def count_SD1_5_total_params(model): \"\"\"打印SD1.5模型总参数量、各组件参数量\"\"\" unet_params = count_params(model.unet) text_encoder_params = count_params(model.text_encoder) vae_params = count_params(model.vae) total_params = unet_params + text_encoder_params + vae_params print(f\"Unet 参数量：{unet_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"text_encoder（CLIP ViT-L/14）参数量：{text_encoder_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"VAE 参数量：{vae_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"模型总参数量（Pipeline）：{total_params / 1e6:.2f} M（{total_params / 1e9:.2f}B）\") def count_SD2_total_params(model): \"\"\"打印SD2模型总参数量、各组件参数量\"\"\" unet_params = count_params(model.unet) text_encoder_params = count_params(model.text_encoder) vae_params = count_params(model.vae) total_params = unet_params + text_encoder_params + vae_params print(f\"Unet 参数量：{unet_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"text_encoder（CLIP ViT-H/14）参数量：{text_encoder_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"VAE 参数量：{vae_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"模型总参数量（Pipeline）：{total_params / 1e6:.2f} M（{total_params / 1e9:.2f}B）\") def count_SDXL_total_params(model): \"\"\"打印SDXL模型总参数量、各组件参数量\"\"\" unet_params = count_params(model.unet) text_encoder_params = count_params(model.text_encoder) text_encoder_2_params = count_params(model.text_encoder_2) vae_params = count_params(model.vae) total_params = unet_params + text_encoder_params + text_encoder_2_params + vae_params print(f\"UNet 参数量：{unet_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"text_encoder（CLIP ViT-L）参数量：{text_encoder_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"text_encoder_2（OpenCLIP ViT-G/14）参数量：{text_encoder_2_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"VAE 参数量：{vae_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"模型总参数量（Pipeline）：{total_params / 1e6:.2f} M（{total_params / 1e9:.2f}B）\") def count_SD3_total_params(model): \"\"\"打印SD3模型总参数量、各组件参数量\"\"\" transformer_params = count_params(model.transformer) text_encoder_params = count_params(model.text_encoder) text_encoder_2_params = count_params(model.text_encoder_2) text_encoder_3_params = count_params(model.text_encoder_3) vae_params = count_params(model.vae) total_params = transformer_params + text_encoder_params + text_encoder_2_params + text_encoder_3_params + vae_params print(f\"MMDiT 参数量：{transformer_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"text_encoder（CLIP ViT-L/14）参数量：{text_encoder_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"text_encoder_2（OpenCLIP ViT-bigG）参数量：{text_encoder_2_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"text_encoder_3（T5-XXL）参数量：{text_encoder_3_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"VAE 参数量：{vae_params / 1e6:.2f} M\") print(f\"模型总参数量（Pipeline）：{total_params / 1e6:.2f} M（{total_params / 1e9:.2f}B）\") 以下是我的使用总结，比较直观。
Text Encoder (CLIP ViT-L/14): 123.06M
VAE: 83.65M
Text Encoder (CLIP ViT-H/14): 340.39M
VAE: 83.65M
Text Encoder (CLIP ViT-H/14): 340.39M
VAE: 83.65M
Text Encoder 1 (CLIP ViT-L): 123.06M
Text Encoder 2 (OpenCLIP ViT-G/14): 694.66M
VAE: 83.65M
Text Encoder 1 (CLIP ViT-L/14): 123.65M
Text Encoder 2 (OpenCLIP ViT-bigG): 694.66M
Text Encoder 3 (T5-XXL): 4762.31M
VAE: 83.82M
Text Encoder 1 (CLIP ViT-L/14): 123.65M
Text Encoder 2 (OpenCLIP ViT-bigG): 694.66M
Text Encoder 3 (T5-XXL): 4762.31M
VAE: 83.82M
Text Encoder 1 (CLIP ViT-L/14): 123.65M
Text Encoder 2 (OpenCLIP ViT-bigG): 694.66M
Text Encoder 3 (T5-XXL): 4762.31M
VAE: 83.82M
关键说明
- Pipeline 对应关系：不同系列模型需使用
diffusers库中对应的 Pipeline 类，不可混用（如 SD3.x 必须用StableDiffusion3Pipeline）。 - 显存优化：SD3.x 系列模型可通过设置
text_encoder_3=None, tokenizer_3=None移除 T5-XXL 文本编码器，以降低显存占用（性能略有下降）。 - 蒸馏模型特性：带 “turbo” 后缀的模型（SDXL-turbo、SD3.5-large-turbo）均为蒸馏版本，核心参数量与原模型一致，但采样步数更少（1-4 步），推理速度更快，适合对实时性要求高的场景。
- 文本编码器演进：从 SD1.5 的单 CLIP 编码器，到 SDXL 的双编码器（CLIP+OpenCLIP），再到 SD3.x 的三编码器（CLIP+OpenCLIP+T5-XXL），语义理解能力逐步增强，同时也增加了参数量和显存需求。
二、核心版本技术解析
（一）Stable Diffusion 1.x 系列（1.1–1.5）
1. 总体概述
SD 1 系列是 Stable Diffusion 的第一代公开模型，基于 Latent Diffusion Model (LDM) 框架，由 CompVis 团队提出（论文发表于 2022 年 8 月）。它的最大特点是：
- 使用 VAE（Variational Autoencoder）在图像的潜空间（latent space）进行扩散，而非像 DALL・E 2 那样在像素空间直接操作，大幅降低计算成本；
- 通过 CLIP 文本编码器实现文本到图像的条件控制，建立精准的语义 - 视觉关联；
- 轻量化设计使其在消费级 GPU（如 RTX 3060 Ti）上即可运行，推动 AI 绘画普及。
2. 模型架构
SD1.x 主要由三个核心组件构成：
2.1 VAE（Autoencoder）
- 作用：将 512×512 RGB 图像压缩成潜空间表示（一般是 64×64×4 张量），加快扩散过程，减少计算资源消耗。
- 结构：采用 “卷积编码器（encoder）+ 卷积解码器（decoder）” 结构，带有 KL 正则化（因此属于变分自编码器）。
- 模型大小：VAE 本身参数量较小（数千万级），是潜空间转换的核心模块。
2.2 UNet 主体（扩散网络）
- 作用：在潜空间中迭代去噪，生成符合文本条件的潜变量，是扩散过程的核心执行单元。
- 结构：
- ResNet Block：标准卷积残差块，负责提取图像局部特征；
- Cross-Attention Block：跨注意力层，将文本嵌入与图像特征对齐，实现 “文本引导生成”；
- 多尺度结构：通过下采样→中间瓶颈层→上采样的 U 形网络设计，融合不同分辨率特征；
- 时间步嵌入：扩散步数通过正弦时间编码（sinusoidal）输入网络，使模型感知去噪阶段；
- 注意力分辨率：固定为 512×512，高于此分辨率需通过 tile 或缩放处理。
2.3 文本编码器（CLIP Text Encoder）
- 作用：将输入的 Prompt 转为文本嵌入，供 UNet 的 cross-attention 层使用，是文本与图像关联的桥梁。
- 版本：采用 OpenAI CLIP ViT-L/14 预训练模型，权重冻结以复用其语义理解能力。
- Token 限制：最多支持 75 个 Token，是 SD1 系列的重要局限（对长提示兼容性差）。
3. 训练策略
3.1 扩散过程
- 正向扩散：在潜空间向量中逐步添加高斯噪声，使数据从原始分布逐渐逼近标准正态分布；
- 反向生成：UNet 学习预测噪声（ε-prediction），通过逐步去噪还原潜空间中的图像特征。
3.2 损失函数
- 对预测噪声采用 L2 损失（MSE），确保去噪过程的稳定性；
- VAE 编解码器通过 KL 正则化约束潜空间分布，提升重构质量。
3.3 条件训练
- 将文本嵌入通过 cross-attention 注入 UNet，实现 “文本引导生成”；
- 同时采用 “无条件训练（文本为空）+ 有条件训练” 策略，推理时通过 Classifier-Free Guidance (CFG) 调整条件强度，平衡生成多样性与文本匹配度。
3.4 训练硬件与优化
- 采用混合精度训练（fp16/bf16）降低显存占用；
- 通过分布式数据并行提升训练效率；
- 使用 AdamW 优化器进行参数更新。
4. 训练数据集
- 主要来源：LAION-2B-en（LAION-5B 的英文子集），包含互联网抓取的图像 - 文本对。
- 筛选标准：
- 分辨率 ≥ 512px，且具有可用许可证（主要是 CC-BY、Public Domain）；
- 通过 CLIP 过滤保留与文本相似度高的样本（分数阈值一般 >0.28）；
- 移除低质量 / 模糊 / 有版权风险的样本。
- 数据规模：SD1.x 大约使用了 2 亿到 6 亿图文对（不同版本略有差异）。
5. 参数量与版本差异
6. 生成效果特点
- 优点：
- 512×512 分辨率下生成速度快（A100 上 50 步 ≈ 4s）；
- 模型尺寸适中，8GB 显存即可运行，适配消费级硬件；
- 社区生态极丰富，支持 LoRA、Textual Inversion、DreamBooth 等二次开发技术。
- 缺点：
- 对复杂 Prompt 的理解力有限，多主体、长指令适配度低；
- 人体细节（如手、眼睛）易出错，生物特征生成精度不足；
- 75 Token 限制对长提示不友好，复杂场景描述受限。
7. 影响与意义
SD1 系列的发布直接促成了 AI 绘画开源生态的爆发：
- 大量基于 1.5 微调的二次模型涌现（如动漫、插画、写实风格专用模型）；
- DreamBooth 与 LoRA 技术普及，推动个性化模型定制门槛大幅降低；
- 首次让普通消费级显卡用户能运行高质量文生图模型，加速 AI 创作工具的平民化。
（二）Stable Diffusion 2.0 / 2.1
1. 版本迭代方向
- 发布时间：2.0（2022 年 11 月）；2.1（2022 年 12 月，基于 2.0 权重初始化）
- 技术定位：在 1.x 系列 LDM 框架基础上，聚焦高分辨率支持、文本理解强化与任务多样性拓展，推动模型从 “基础生成” 向 “多功能适配” 升级。
2. 模型架构（Architecture）
SD 2 系列依然基于 Latent Diffusion Model（LDM）架构，核心组件与 1.x 大体一致，但在细节上有显著优化：
2.1 VAE（变分自编码器）
- 作用：将图像压缩到 latent 空间，与 1.x 相比采用下采样因子为 8 的设计，可将 H×W×3 图像映射为 H/8 × W/8 × 4 的潜空间表示，提升潜空间特征的紧凑性与表达力。
2.2 UNet denoising 网络
- 结构：延续 1.x 的 ResNet block 与 cross-attention 设计，负责在潜表示中去除噪声，并接收文本嵌入作为条件输入；整体架构保持稳定性，确保与 LDM 框架兼容。
2.3 文本编码器
- 升级点：1.x 采用 OpenAI CLIP，而 2.x 全新替换为 OpenCLIP-ViT/H/14—— 数据开源且训练质量更优，显著提升文本语义理解深度与跨模态对齐精度。
3. 版本与参数量（Variants & Parameter Counts）
根据官方及模型卡信息，2.x 系列包含多个变体：
- SD 2.0 Base（512-base-ema）：默认训练至 512×512 分辨率，UNet 参数量与 1.5 相同（约 890M）；
- SD 2.0 768-v-ema：基于 Base 模型，使用 v-objective 进一步训练，原生支持 768×768 高分辨率；
- 扩展变体：包括 depth-to-image（深度引导生成）、inpainting（图像修复）、x4 upscaling（4 倍超分）等，均 fine-tuned 自 base 模型，通过加入额外条件输入或结构适配特定任务。
4. 训练策略（Training Strategy）
4.1 核心技术优化
- v-objective 损失：优于原始 ε-prediction 损失，更精准地表示误差，主要用于 768×768 分辨率的训练阶段，提升高分辨率生成稳定性；
- 分阶段训练流程：Base 模型先在 256×256 分辨率训练，再升级至 512×512 进行数十万步训练；768-v 模型在 base 基础上继续训练数十万步以上，逐步提升分辨率适应能力；
- EMA（指数移动平均）：训练中后期使用 EMA 进行权重平滑，减少参数波动，提升模型稳定性与样本质量；
- 任务特化 fine-tune：
- Depth-to-image：加入 MiDaS 推断的深度信息作为条件输入，增强空间结构控制；
- Inpainting：采用 LAMA 的 mask 策略，针对 masked latent 图进行修复训练；
- x4 upscaling：通过高分辨率图裁剪 + 噪声调度训练，赋予模型引导超级分辨率的能力。
5. 训练数据（Datasets）
- 基础来源：以 LAION-5B 及其子集为基础，选用经过 NSFW 过滤与美学评分筛选的图文对，确保训练数据的安全性与质量；
- 2.1 优化：相较 2.0 放宽了过滤策略（尤其放宽 NSFW 阈值），增强对人物与面部的生成能力；同时针对性提升建筑、室内设计、野生风景等类别的数据多样性，拓展场景覆盖范围。
6. 改进与效果（Improvements & Outcomes）
- 文本理解能力提升：OpenCLIP 引入后，模型语言生成能力更强，但风格与 SD1.5 存在差异，需要用户适应提示词逻辑；
- 样式稳定性变化：对艺术家风格（如 Greg Rutkowski）的还原，SD1.5 表现更熟练；而 SD2 系列在现实场景（如街景、室内）生成上更具优势；
- 任务多样性增强：depth、inpainting、upscaling 等特化模型扩展了应用边界，支持从深度图生成图像、图像修复、超分辨率等复合任务；
- 分辨率支持提高：base 模型支持 512×512，768-v 模型支持 768×768，显著提升图像细节丰富度与画面质感。
7. 实际效果与局限
- 优势：高分辨率场景（如精细建筑、复杂风景）表现优于 1.x，任务多样性拓展了实用价值，文本理解精度在特定场景（如写实描述）有明显提升；
- 局限：社区采用率低于 1.5—— 一方面因风格差异导致用户迁移成本高，另一方面特化模型的生态适配（如插件兼容性）不如 1.x 完善，更多作为专业场景（如学术研究、特定任务开发）的架构参考。
（三）Stable Diffusion XL 1.0（SDXL 1.0）
快速结论（概览）
- SDXL 是 Stability AI 在 2023 年推出的“旗舰级”公开 T→I（text→image）LDM，目标在可开源范围内冲击商业级图像质量（更好的色彩、光照、构图与 prompt 遵循）。Stability AIarXiv
- 核心变化：比以往更大的 UNet 主体、双文本编码器（token-level + global caption embedding）、多纵横比训练、以及Refiner二阶段流水线（base → refiner）。arXivHugging Face
- 典型参数规模：Base pipeline ≈ 3.5B 参数（包含 UNet + 文本编码器等）；若连同 Refiner 组成完整流水线则全套约 6.6B 参数（base + refiner）。现实使用中多数人仅使用 base 模型。Stability AIComet
1. 版本技术定位
- 发布时间：2023 年 7 月，由 Stability AI 推出，定位为 “旗舰级” 开源文本到图像（T→I）模型，目标在开源范围内冲击商业级图像质量（优化色彩、光照、构图与 prompt 遵循度）。
- 核心突破：通过放大模型规模、创新双编码器架构与二阶段生成流程，实现从 “基础可用” 到 “专业级质量” 的跨越，逼近 Midjourney、DALL・E 等商业模型的生成效果。
2. 模型架构（Architecture）
SDXL 仍基于 Latent Diffusion Model（LDM）框架，核心创新集中在去噪网络（UNet）与条件机制，形成 “两阶段潜扩散”（two-stage latent diffusion）架构：
2.1 总体框架
先用 VAE 将 RGB 图像编码为潜向量（latent），在潜空间完成扩散去噪后，再通过解码器重建像素图。与前代的差异主要体现在去噪网络的规模与条件注入方式上。
2.2 放大的 UNet 骨干
- 规模升级：UNet 规模较前代（SD 1.x/2.x）扩大约 3 倍，通过增加 attention 块数量、通道数与 cross-attention 宽度实现，显著提升特征表达能力与细节重建精度。
- 核心作用：在每个采样步预测噪声或去噪分量，是潜空间扩散去噪的核心执行单元。
2.3 双文本编码器（dual text encoders）
引入两个文本编码器分工协作，大幅提升语义理解与指令遵循能力，分别是：
- CLIPTextModel（CLIP-ViT-L/14）
- 来源：原始 CLIP（OpenAI）架构，在 SDXL 中作为固定 freeze 使用
- 功能：在 pipeline 中对应
text_encoder，用于处理文本 token 并供 cross-attention 使用，输出逐 token 的文本嵌入（token-level embeddings），负责理解 prompt 中的细粒度结构与指令，如位置描述、物体属性等 - 模型规模：约 123M 参数（仅文本编码器部分）
- 预训练数据：LAION-2B、COYO-700M 等多模态数据集
- 总结作用：“放大镜” 视角，为每个 token 提供位置敏感的条件信息，处理 “在左边画一只红狗” 这样的细节要求
- CLIPTextModelWithProjection（OpenCLIP-ViT-bigG/14）
- 来源：OpenCLIP 的更大模型 CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k（由 LAION 训练）
- 功能：在 pipeline 中作为
text_encoder_2，将整个文本 prompt 编码为单一全局向量（pooled embedding），在 SDXL 中作为全局 conditioning 输入，提供整体语义背景和风格基调；对整体一致性、风格延续、语境理解有帮助 - 模型规模：约 700M 参数
- 预训练数据：基于超大规模多模态数据（LAION-2B、COYO 等），并做额外清洗与美学筛选
- 总结作用：“广角镜” 视角，提供整幅画的语境和氛围，理解 “赛博朋克夜景” 这样的整体风格要求
token 级编码器：即 CLIPTextModel（CLIP-ViT-L/14），提供逐 token 的上下文信息，支持局部指令精准执行（如 “左边放一只红色狗”）；
全局编码器：即 CLIPTextModelWithProjection（OpenCLIP-ViT-bigG/14），生成全局 caption embedding，保障整体语义一致性（如场景风格、氛围统一）。
这种分工使模型既能处理细节指令，又能维持整体构图协调，是 SDXL 相较 SD 1.x/ 2.x 的重要结构创新，让生成结果在局部精确度与整体一致性之间达到了更好的平衡。
2.4 多纵横比与条件注入机制
- 多纵横比训练：训练阶段覆盖正方形、16:9、竖图等多种比例，使模型天然支持非正方形生成，提升构图灵活性；
- 多条件注入：在 UNet 中通过 skip connections 与 attention 层注入全局 embedding、token embedding 及辅助条件，强化文本与图像的关联。
2.5 Refiner 二阶段模型
SDXL 提供可选的 Refiner 模型，形成 “base→refiner” 二阶段流水线：
- Base 模型：生成低噪声潜向量，完成主要构图与内容生成；
- Refiner 模型：对接近终态的潜向量做精细化处理，优化纹理、人脸细节、文字锐度等高频信息。
完整流水线（base + refiner）参数合计约 6.6B，但实际应用中多数场景仅使用 base 模型（平衡质量与效率）。
3. 关键技术细节
- Cross-attention 扩展：拓宽 context window，支持更长 prompt 并保持细节一致性；
- 时间 / 噪声编码：沿用标准扩散的正弦时间步嵌入，通过 MLP 转换后注入网络；
- 训练损失：以噪声预测 MSE（ε-prediction 或 v-objective）为主，配合 EMA 权重平滑与 VAE 重建损失，提升训练稳定性。
4. 参数量与变体
- SDXL-Base：整体约 3.5B 参数（含 UNet 约 2.6B + 文本编码器等），是最常用的基础模型；
- Refiner：单独参数量约 3.1B，与 base 结合后全套约 6.6B 参数，用于高质量场景的二次细化。
5. 训练策略
5.1 训练数据
- 来源与筛选：以 LAION 系列数据集为基础，精选高质量子集，强化去重、美学评分过滤与版权审查；
- 针对性采集：增加排版 / 文字、长 prompt、多风格样本，提升文字渲染与复杂场景生成能力。
5.2 训练优化
- 多任务平衡：通过采样比重与 loss weighting 平衡不同比例、风格样本的训练，避免模型偏向单一场景；
- 工程技巧：采用混合精度（fp16/bf16）训练、分布式数据并行、梯度裁剪与学习率调度，确保大模型稳定收敛；
- Refiner 训练：以 base 模型生成的低噪声潜向量为输入，专注学习高频细节优化，损失函数与 base 一致。
6. 生成能力与效果
- 高分辨率支持：原生支持 1024×1024 分辨率，保真度与细节显著优于前代；
- 光照与色彩：色彩饱和度、对比度更自然，光影渲染接近真实场景，画面层次感增强；
- prompt 遵循与构图：双编码器与大 attention 窗口提升复杂指令（多角色、空间关系）的遵循度，多主体场景中对象数量与位置控制更精准；
- Refiner 增益：启用后可进一步优化纹理细节（如布料质感、皮肤毛孔），但会增加约 50% 推理时间。
7. 推理与工程实践
- 硬件需求：Base 模型需 12GB+ VRAM（推荐 A100 或 RTX 4090），可通过量化、分块推理适配消费级 GPU；
- 部署策略：交互式场景（如 API）可仅用 base 模型；离线高质量生成（如海报设计）建议启用 Refiner；
- 工具支持：Hugging Face Diffusers 提供完整 pipeline 实现，支持 base + refiner 联动推理。
8. 限制与注意点
- 数据合规：训练数据含互联网爬取样本，商业部署需做版权与伦理审核；
- 微调现状：社区多基于 base 模型进行 LoRA/DreamBooth 微调，Refiner 微调较少，且微调后通常无需依赖 Refiner；
- 效率权衡：大参数导致推理速度慢于前代，需在质量与延迟间做平衡（如降低分辨率或减少采样步）。
SDXL 1.0 凭借规模升级与架构创新，成为开源领域首个能与商业模型抗衡的图像生成工具，广泛应用于专业设计、影视概念创作等高质量需求场景，同时为后续 Turbo 版本与 3.x 系列的效率优化奠定了基础。
（四）Stable Diffusion XL Turbo
SDXL Turbo 是基于 SDXL（Stable Diffusion XL）家族的蒸馏/加速变体，由 Stability AI 发布。其核心目标不是改动基本生成网络的表达能力，而是通过新的蒸馏训练方法（Adversarial Diffusion Distillation, ADD）将原本需要几十步采样的扩散生成，压缩到极少步（可在 1–4 步内），甚至演示出「单步生成」的能力，从而实现近乎实时的 text→image 生成，同时尽量保持与原 SDXL 相当的视觉质量与 prompt 遵循度。
1. 版本技术定位
- 发布时间：2023 年 11 月，聚焦 “高质量 + 实时生成” 效率突破
- 核心目标：解决 SDXL 1.0 推理耗时问题，适配交互式场景
2. 架构与训练创新
- 蒸馏技术：基于 Adversarial Diffusion Distillation（ADD），从 SDXL 1.0 蒸馏出 “学生模型”
- 模型骨架：总体上 SDXL Turbo 沿用 SDXL 的模型结构（同类 UNet + VAE + 双文本编码器 conditioning 思路），并不是完全换成 Transformer-only 架构。Turbo 的关键不是新骨架，而是蒸馏得到的“快速推理网络”与训练目标的改变。
- 流程压缩：通过对抗网络（GAN 判别器保障质量）+ 分数蒸馏（复用教师模型知识），实现 1–4 步快速生成
3. 实际应用价值
- 速度标杆：512×512 图像生成耗时～207ms，支持实时交互（如游戏捏脸、直播辅助）
- 质量平衡：压缩步数下仍保持 SDXL 级细节，成为 “效率优先” 场景（如原型设计、社交内容）首选
（五）Stable Diffusion 3 系列
Stable Diffusion 3（SD3）系列由 Stability AI 发布，是从 SDXL 系列向 Transformer 原生化（multimodal transformer）转型的一代家族。该系列将 “潜变量扩散 + Transformer” 思路推进为以 Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT) 为核心的架构，并在后续版本中引入训练稳定性与蒸馏优化（如 QK-Norm、Adversarial Diffusion Distillation）以兼顾质量与速度。
1. 3.0 系列（早期预览）—— 架构转型的起点
- 发布时间：2024 年 2 月（早期预览）
- 定位与意义：作为 SD3 系列的初代版本，首次验证了 Transformer 原生化架构的可行性，为后续版本奠定了技术基础。
- 核心架构探索：
- 首次采用 Rectified Flow Transformer（MMDiT）架构，摒弃传统 “文本 encoder + 图像 UNet” 分离结构，在 Transformer 内部实现文本与图像潜表示的直接融合。
- 验证了多参数规模的可扩展性，模型家族参数覆盖 800M–8B，适配从 “轻量端侧” 到 “超大规模训练” 的场景。
- 早期特性与局限：
- 作为预览版本，主要聚焦架构创新验证，实际效果评估较少，但为 3.5 系列的工程化优化（如 QK-Norm、ADD 蒸馏）提供了试验场。
2. 3.5 系列—— 工程化落地版本
- 发布日期：2024 年 10 月（Large、Large Turbo 先行发布，Medium 于 10 月 29 日上线）
- 定位：SD3 系列的成熟落地版本，通过工程化优化（如 QK-Norm、多编码器融合）实现 “高质量 + 高可用性”，构建覆盖全场景的模型家族。
2.1 MMDiT（Multimodal Diffusion Transformer）核心思想
SD3 系列的基本骨架为 MMDiT，这是一种 “在 Transformer 内部直接融合文本与图像（或图像潜表示）” 的扩散式生成架构。与早期 LDM/UNet（如 SD1/2/SDXL）不同，MMDiT 以 Transformer 模块作为扩散网络的主要计算单元，使文本 - 图像的 cross-attention、长上下文处理和多编码器融合更自然、更高效。
2.2 文本与多编码器设计
SD3 系列（尤其是 3.5 版本）采用多文本编码器组合，发挥不同编码器在语义 / 拼写 / 长 prompt 表示上的互补性：
- CLIP-G/14 和 CLIP-L/14：用于高质量短文本对齐；
- 大语言模型（如 T5-XXL）：用于长上下文与复杂指令的语义抓取。
模型在推理时可按需启用 / 禁用某些编码器，在显存占用与生成质量间灵活折中。MMDiT 在 Transformer 内部将多源文本表示与图像潜表示融合，直接参与去噪过程。
2.3 Query-Key Normalization (QK-Norm)
为解决大规模 Transformer 在扩散训练中的不稳定性（如梯度爆炸 / 消失、注意力分布异常），SD3 系列（3.5 版本重点优化）引入 QK-Norm 技术。其在 attention 机制的 query/key 计算路径上增加归一化处理，显著提升训练稳定性与 prompt 遵循度（prompt-adherence），同时降低微调难度，是大参数模型工程化的关键突破。
2.4 蒸馏与 ADD（Adversarial Diffusion Distillation）
为将大模型的高质量特性浓缩到更少推理步数或更小模型中（即 “Turbo 方向”），SD3 系列采用 ADD 技术：
- 以高容量模型（如 3.5 Large）为 “教师”，蒸馏其生成分布；
- 引入对抗损失项（类似 GAN）提升生成样本的真实感；
- 最终实现 1–4 步快速采样，且质量接近多步生成结果（3.5 Large-Turbo 是典型应用）。
3. 训练策略（Training recipes & tricks）
3.1 多任务 & 多分辨率训练
SD3 系列在训练中兼顾多任务目标（文本到图像、文字排版 /typography、复杂多主体场景、多风格生成）与多分辨率适配（支持从低分辨率到百万像素级别），提升模型对复杂提示和高分辨率场景的处理能力。
3.2 长上下文（长 prompt）支持
依托 MMDiT 架构与多编码器设计，SD3 系列支持输入长达～256 tokens（或更多）的 prompt，结合 classifier-free guidance 策略，显著改善对长说明、复杂约束或多主体描述的遵循能力。
3.3 数据过滤与安全策略
延续 SD2/SDXL 的数据治理思路，SD3 系列对训练数据进行更严格的过滤、去重与版权 / 安全审查，尤其强化 “高质量图文配对样本” 和 “专门的排版 / 文字样本” 采集，提升文字渲染、对象命名与数量遵循的准确性。
3.4 蒸馏训练（Turbo 变体）
针对 Turbo 系列（如 3.5 Large-Turbo），以高容量模型为教师，通过 ADD 技术与蒸馏损失函数，将生成步骤压缩至 1–4 步，同时联合优化 score network 输出与对抗训练，确保极短采样步数下的高质量。
4. 数据集（Datasets）
SD3 系列训练依赖大规模、多源、多模态的图文数据集（延续 LAION 思路，但未公开完整清单），核心特点包括：
- 严格的质量筛选与去重，优先保留高美学价值、语义对齐的样本；
- 强化 “文字排版 /typography” 专用样本，提升图像中文字生成的稳定性；
- 补充长 prompt 数据与复杂场景样本，增强模型对多主体、多约束指令的理解。
5. 参数量与主要变体（Parameter counts & variants）
6. 核心改进点（相比 SDXL 及前代）
- 架构变革：从 “UNet 主导” 转向 “MMDiT Transformer 原生”，在 attention 机制中直接融合文本与图像信息，提升复杂场景处理能力；
- 多编码器与长上下文：引入 CLIP-G/14、CLIP-L/14、T5-XXL 多编码器组合，支持更长 token 长度，显著提升 prompt 遵循度；
- 训练稳定性：QK-Norm 技术解决大参数 Transformer 训练难题，使模型更易收敛与微调；
- 效率优化：ADD 蒸馏技术支持 Turbo 变体，实现 1–4 步高质量生成，平衡速度与质量；
- 数据针对性：强化排版样本与长 prompt 数据，提升文字渲染与复杂指令理解能力。
7. 推理特性与性能
- Turbo 变体（1–4 步）：适合时延敏感场景（API、交互式 UI），在 A100/RTX 级硬件上生成 512×512 图像耗时约 100–300ms；
- Large 型号（质量优先）：支持近 1MP 高分辨率生成，需大显存 GPU（多卡或高显存单卡），适合专业生产场景；
- Medium 型号（工程友好）：针对消费级 GPU 优化，约 10GB VRAM 即可运行，便于微调与二次开发。
8. 质量评估与应用场景
- Prompt 遵循度：多编码器 + MMDiT 架构使模型能精准执行复杂指令、处理多主体与翻译 / 拼写问题，显著优于前代；
- 文字生成稳定性：对文字渲染、标牌、排版的鲁棒性提升，可生成清晰可辨的文本；
- 复杂场景表现：在多对象数目、关系及相对位置的遵循性上表现更优，适合创意设计、内容生产等场景。
9. 实践提示（面向开发者）
- 追求最高质量与可微调性：选择 3.5 Large（需准备大显存或分布式推理）；
- 低延迟交互需求：优先使用 3.5 Large-Turbo（1–4 步生成）；
- 消费级 GPU 实验 / 微调：3.5 Medium（≈2.5B 参数）是平衡 VRAM 与质量的优选。
10. 限制与注意事项
- 数据可追溯性：未公开完整训练样本清单，商业应用需注意版权合规与伦理审核；
- 安全过滤：延续内容过滤机制，但部署时需额外加入后端安全策略（如内容审核）。
三、版本技术对照表
四、技术演进趋势总结
Stable Diffusion 版本迭代呈现三大主线：
- 架构革新：从 1.x/2.x 系列的 UNet 主导 LDM 架构，到 XL 系列的双编码器 + 大参数 UNet 优化，最终在 3.x 系列完成向 MMDiT Transformer 原生化的转型，实现文本 - 图像融合效率的质的飞跃；
- 效率与质量平衡：通过 ADD 蒸馏技术（Turbo 系列）、参数规模分级（3.5 系列 Medium/Large），解决 “大模型高质量但慢、小模型快但质量低” 的矛盾，覆盖从实时交互到专业创作的全场景；
- 工程化与生态化：从早期依赖社区优化（1.5 系列），到 3.5 系列通过 QK-Norm 简化微调、明确许可证规范，推动模型从 “实验室工具” 向 “工业化基础设施” 演进。
核心组件（VAE、UNet/Transformer、文本编码器）随版本持续优化，训练技术（如对抗蒸馏、数据集过滤）成为能力跃迁关键，最终推动 SD 模型从 “开源工具” 向 “全场景 AIGC 基础设施” 进化，3.x 系列尤其通过 Transformer 原生化与工程化落地，重新定义了开源图像生成模型的技术标准。
