stable-diffusion-3.5-large — הדגמה

מה זה

אתם כותבים תיאור טקסטואלי באנגלית בתיבת הפרומפט, לוחצים על הכפתור ומקבלים תמונה שנוצרת מאפס. מתחת לפני השטח הקוד טוען באמצעות ספריית diffusers את המודל המלא של stabilityai עם שמונה מיליארד פרמטרים. הממשק כולל דוגמאות מוכנות מראש שמציגות פרומפטים שונים, ואפשר ללחוץ עליהן כדי לראות תמונה מרונדרת ואת הסיד ששימש ליצירתה.

מעבר לטקסט הבסיסי, תפריט ההגדרות המתקדמות מאפשר שליטה בפרומפט שלילי, במידות הגובה והרוחב של התמונה, במספר צעדי הדגימה ובמדד ההיצמדות להנחיה. אפשר לקבוע סיד ידני קבוע או להשאיר את הבחירה האקראית פעילה כדי לקבל תוצאה שונה בכל הרצה חוזרת.

מתאים ל

• בדיקת פרומפטים

  ניסוי מהיר של ניסוחי טקסט מול המודל כדי לראות כיצד הוא מפרש תיאורים שונים.

• יצירת חומרי המחשה

  הפקת תמונות בודדות לפי דרישה לשימוש ברעיונות עיצוביים וסקיצות ראשוניות.

• השוואת הגדרות יצירה

  בדיקת השפעת מספר צעדי הדגימה ומידות הרוחב והגובה על התוצאה הסופית.

איפה זה נופל

הממשק אינו כולל עריכת תמונות קיימות, ציור על גבי אזורים או שימוש בתמונת מקור, אלא יצירה מטקסט בלבד. ההדגמה מוגבלת לפרמטרים הבסיסיים שנחשפו בממשק ולא מאפשרת חיבור תוספים כמו LoRA או תהליכי עבודה מורכבים ב־ComfyUI. אם יש עומס על השרת המשותף, ההרצה עלולה להתעכב.

איך מריצים

מקלידים טקסט או בוחרים דוגמה מהרשימה ולוחצים על Run. ההרצה מתבצעת על חומרת zero-a10g בענן של המרחב, שמקצה כרטיס גרפי באופן דינמי לפי דרישה. יש מד התקדמות שמציג את קצב הרינדור של הצעדים בזמן אמת. המהירות תלויה בזמינות הכרטיס ובמספר המשתמשים באותו רגע, כך שלעיתים תמתינו כמה שניות עד שהחומרה מתעוררת.

pip install -U huggingface_hub
hf download stabilityai/stable-diffusion-3.5-large

הקבצים

45 קבצים במאגר, 66.7 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• sd3.5_large.safetensors16.5 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00001-of-00002.safetensors10.0 GB
• text_encoders/t5xxl_fp16.safetensors9.8 GB
• transformer/diffusion_pytorch_model-00002-of-00002.safetensors6.3 GB
• text_encoder_3/model-00001-of-00002.safetensors5.0 GB
• text_encoder_3/model.fp16-00001-of-00002.safetensors5.0 GB
• text_encoders/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors4.9 GB
• text_encoder_3/model-00002-of-00002.safetensors4.5 GB
• text_encoder_3/model.fp16-00002-of-00002.safetensors4.5 GB
• text_encoder_2/model.fp16.safetensors1.4 GB
• text_encoder_2/model.safetensors1.4 GB
• text_encoders/clip_g.safetensors1.4 GB
• text_encoder/model.fp16.safetensors247.3 MB
• text_encoder/model.safetensors247.3 MB
• text_encoders/clip_l.safetensors246.1 MB
• vae/diffusion_pytorch_model.safetensors167.7 MB
• sd3.5_large_demo.png18.1 MB
• tokenizer_3/tokenizer.json2.4 MB
• tokenizer/vocab.json1.1 MB
• tokenizer_2/vocab.json1.1 MB
• tokenizer_3/spiece.model791.7 KB
• tokenizer/merges.txt524.6 KB
• tokenizer_2/merges.txt524.6 KB
• mmdit.png262.1 KB
• transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors.index.json126.9 KB
• text_encoder_3/model.safetensors.index.fp16.json21.0 KB
• tokenizer_3/tokenizer_config.json20.6 KB
• text_encoder_3/model.safetensors.index.json19.9 KB
• LICENSE.md11.7 KB
• SD3.5L_example_workflow.json11.6 KB
• README.md10.5 KB
• tokenizer_3/special_tokens_map.json2.5 KB
• .gitattributes1.6 KB
• tokenizer_2/tokenizer_config.json856 B
• vae/config.json809 B
• text_encoder_3/config.json740 B
• model_index.json706 B
• tokenizer/tokenizer_config.json705 B
• text_encoders/README.md636 B
• tokenizer/special_tokens_map.json588 B

הרישיון

הרישיון מוגדר במערכת תחת other. המשמעות היא שלא מדובר ברישיון קוד פתוח סטנדרטי לחלוטין, ויש לבדוק את תנאי השימוש הספציפיים של stabilityai בעמוד המודל לגבי שימוש מסחרי בתמונות שנוצרות.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗