如何从 Stable Diffusion3.5 中获得最佳结果

2025年7月18日

1. Stable Diffusion 3.5 概述

Stable Diffusion 3.5 是一款拥有 20 亿参数的文本到图像模型,在照片级真实感、排版和提示词理解方面表现尤为出色。SD3.5 支持在 Replicate 等平台直接运行,且可用于商业用途,官方还开源了 Diffusers 和 ComfyUI 的实现,极大方便了开发者和 AI 爱好者的多场景部署。与以往的 Stable Diffusion 系列相比,SD3.5 在长提示词依从性、文本渲染和细节还原方面有显著提升。官方还推出了 SD3.5 Explorer 资源管理器模型,便于用户直观体验不同参数对生成效果的影响。

2. 模型权重与文本编码器选择

2.1 权重包类型与适用场景

Stability AI 针对不同硬件环境,提供了多种 SD3.5 Medium 权重包,核心区别在于内置的文本编码器(Text Encoder)配置,直接影响显存占用与生成效果:

2.2 多文本编码器机制与提示注意事项

SD3.5 的多文本编码器设计允许用户针对不同编码器输入不同提示,理论上可以将整体风格交给 CLIP,细节描述交给 T5,但目前主流用法仍以统一提示为主。实际应用中,建议根据显卡 VRAM 选择合适的模型权重,保证生成过程的流畅性和最终画质。此外,SD3.5 并未针对否定提示词(Negative Prompt)进行训练,实际测试发现,否定提示词不会如预期那样去除不需要的元素,反而可能引入噪声或随机变化,因此建议在 SD3.5 中避免使用否定提示。多文本编码器提示理论上可分工,但主流用法仍以统一提示为主,建议用户在实际创作时优先考虑整体描述的完整性和清晰度。

3.5. 提示词与参数设置

3.5.1 长提示词支持与写作建议

SD3.5 最大的变化之一是对长提示词的支持。你可以输入非常详细的描述,模型会尽力还原每个细节,不再受 CLIP 77 个 token 的限制,最长可达 10000 字符(约 1500 单词)。这意味着用户可以像写故事一样,用自然语言描述画面需求,极大提升了复杂场景和细节的还原能力。与 SDXL 等前代模型相比,SD3.5 在长提示下对文本、排版和多元素场景的理解力更强。例如,输入“一本 1970 年代精装儿童故事书的封面,带有黑白插图,一只白色的小鸟栖息在一只友好的老猎犬的头上。这只狗躺在地上,下巴贴在地板上。狗的耳朵又长又下垂,眼睛向上望着栖息在头上的小鸟。这只小白鸟正期待地低头看着狗。这本书的标题是‘Are You My Boss?’,采用白色衬线字体,封面采用凉爽的蓝色和绿色调色板。”,SD3.5 能够准确还原画面细节和文本排版。建议将核心需求放在提示词前部,避免信息过载导致模型忽略部分描述。

3.5.2 参数设置详解

4. 常见问题与实用建议

4.1 分辨率与画质

分辨率设置尤为关键,过大时中心区域画质优秀但边缘可能出现重复伪影,过小时画面容易被裁剪,细节丢失。建议根据实际需求选择合适分辨率,优先保证主体清晰。

4.2 步数与主题变化

步数越多,画面越细腻,但主题可能发生变化,例如人物的性别、年龄等会随步数调整而变化。建议多实验不同步数,找到最适合自己风格的区间。

4.3.5 参数组合与采样器兼容性

实际创作中,建议多尝试不同参数组合,记录每次生成的设置与效果,逐步积累经验,提升出图效率和质量。部分采样器与 SD3.5 不兼容,建议优先用官方推荐方案。

4.4 提示词撰写与商业化应用

提示词建议优先描述核心需求,避免冗余和歧义,尤其在涉及多元素和复杂场景时,尽量将每个元素的描述清晰分开。SD3.5 支持在共绩算力等平台直接部署,官方开源实现便于二次开发和集成。

Stable Diffusion 3.5 带来了更强的提示词理解力和更高的画质表现,建议 AI 爱好者多尝试不同参数和提示词风格,探索最适合自己的创作方式。

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