Stability AI 震撼推出 SD3 影像生成器！現已開放 API 介面，讓你輕鬆打造獨特視覺饗宴！

人工智慧公司 Stability AI 剛剛透過應用程式介面（API）開放了其熱門文字到影像生成器 Stable Diffusion 的第四個主要版本 SD3。這項 SD3 API 的發佈是在今年2月初次揭露該模型之後，那標誌著人工智慧生成影像技術的一大飛躍。

SD3 是 SDXL 的繼任者，延續了包括廣受歡迎的 SD 1.5 和備受詬病的 SD 2 在內的系譜。與前作不同的是，SD3 使用者無法下載權重來在本機運行模型或對其進行微調。

這款新模型代表了 Stability AI 在發佈之初的方法轉變。然而，該公司表示，未來可能會提供原始材料供下載。

Stability AI 表示：「為了實現我們對開放式生成人工智慧的承諾，我們的目標是在不久的將來，透過 Stability AI 會員資格提供模型權重供自行託管。」

Stability AI 早在 SD3 問世之前就已宣佈會員制度。非商業用途可免費使用，但想要從模型獲利的用戶必須支付20美元的費用，前提是他們的年收入低於100萬美元。對於收入更高的用戶，則提供定制收費的企業版本。

SD3 的架構建基於「擴散轉換器」（Diffusion Transformer），使用兩組獨立的權重分別用於文字和影像嵌入。這種方法使得兩個部分能夠在各自的空間中運行，同時考慮對方，從而改善了影像生成效果。

Stability AI 的這次升級加強了其與 MidJourney、Dall-E 3 等競爭對手的競爭力，儘管目前業界的寵兒是 Ideogram。SD3 真正的潛力將在社群能夠對其進行微調和調整以滿足不同需求時釋放出來，例如漫畫、超寫實主義和電影風格等。

Stability AI 日益推行會員制度也是一種方法轉變，為公司提供了額外的收入來源。目前尚不清楚 SD3 是否也將向非商業會員開放。該公司未回覆《Decrypt》的置評請求。

Stability AI 還分別推出了基於 Wurschten 架構的另一款人工智慧影像生成器 Stable Cascade，以及 Deepfloyd IF，還有為了加快渲染速度而量身打造的 Turbo 和 LCM 等版本。

如何透過 API 運行 SD3
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《Decrypt》對這款新模型進行了測試，至少得出了一個明確的結論：對於沒有任何編碼知識的人來說，使用它是一個挑戰。此外，Stability AI 的教程實在糟糕透頂。

因此，我們在此提供來自 MattVidPro AI Discord 伺服器的 DKRacingFan 提供的簡化說明，他幫助我們理解了我們在做什麼。

首先要注意的是，透過 API 運行 SD3 需要 API 積分，這意味著你必須付費。不過，當你註冊 Stability 的會員計劃時，會獲得免費積分。

首先，前往https://platform.stability.ai/，使用 Google 帳戶登入或註冊成為新用戶。然後，前往https://dreamstudio.ai/並使用相同的電子郵件地址創建帳戶。完成後，你會在帳戶中看到免費積分，也可以購買更多積分。

接下來，前往https://platform.stability.ai/account/keys並複製你的 API 金鑰。你不需要查看它們，只需點擊複製按鈕即可。請記住，就像你的加密貨幣種子詞一樣，絕對不要與他人分享你的 API 金鑰，否則你的積分可能會被消耗掉，或者你的帳戶可能會被用於違禁功能。

接下來，你需要安裝 Python。這可能需要幾分鐘時間。

Python 安裝完畢後，打開命令提示字元（在 Windows 搜尋列中搜尋「cmd」），然後輸入以下命令：

pip install requests

接下來，如果你的電腦上沒有預裝 Microsoft Visual Studio 2022，你需要安裝它。

完成後，將以下內容複製並貼上到記事本、Google 文件或任何文字處理器中，以創建一個文本文件：

import requests
response = requests.post(
f”https://api.stability.ai/v2beta/stable-image/generate/sd3″,
headers={
“authorization”: f”在這裡放入你的 API 金鑰”,
“accept”: “image/\*”
},
files={“none”: ”},
data={
“prompt”: “在這裡輸入你的提示詞”,
“model”: “sd3”,
“aspect\_ratio”: “16:9”
},
)
if response.status\_code == 200:
with open(“./SD3Output.jpeg”, ‘wb’) as file:
file.write(response.content)
else:
raise Exception(str(response.json()))