泪目，SD3终于开放测试！语义理解加精美画质的超强合体？

自从2月份Stability AI公布了他们的stable diffusion3之后，AI圈子的人都被瞬间打上了鸡血，无不满怀期待。

原因很简单，目前的sd虽然在开源这一领域拥有无可比拟的优势，但是相比于mj艺术家一般的审美，和dalle语言大师一般的理解能力，SD的文字出图总是会让人有一种让人使不上劲的感觉。虽然它拥有controlnet这样的大杀器，但是使用门槛还是太高了。一个好的AI产品最重要的是应用，是要让普通人也能轻松的上手，所以我们也一直期待着sd下一代产品的来临。

但是前段时间Stability AI又突生变故，核心研究团队的关键成员从Stability AI辞职。至于其中的利益纠葛我们就不做猜想了，但是sd的新产品还能不能正常发布让大家期待的心又悬了起来。

前情提要讲完了，今天的重磅消息是，Stable Diffusion3的api接口正式开放，我们今天就怀着期待和疑惑的心情来看一看这个新模型的表现如何。

#01

申请

这里是体验网址：https://huggingface.co/spaces/latentcat/sd3-api

我们打开网页之后，先点击下面的链接去申请一个API Key。

然后会弹出一个账号登录的界面，大家可以用任意的邮箱去申请一个stability.ai的账号，然后登录即可。

登录之后可以看到有一个API key，我们点击按钮复制这个key。

然后将API key粘贴在这里，就可以开始使用了。

目前可以调整的参数非常简单，分为：正向提示词、出图比例、模型选择、种子值和负向提示词。

这里要注意的是，每个key只能出4张图片，出完之后就会一直出错了，除非你充值进去。SD3积分是10美金1000个积分，SD3一次消耗6.5个积分，算下来就是5毛钱一张图。

#02

测试

首先，我想测试一下sd3对语义理解的简洁程度，因为以往我们用sd需要写一大堆质量提示词，很繁琐，不符合普通人的交流习惯。

所以第一张图，我写道“一直穿着白T恤的兔子在海面上冲浪，T恤上写着‘SD3’”，没有附加任何质量提示词，也没有写负面提示词。

出图结果如下，从语义理解的角度来看，所有的信息全对，先给一个好评，但是从审美的角度出发，虽然图片的真实度很强，但是还是没有达到mj对美学的理解程度。

同样的提示词，我放到mj中去生成一下，高下立判。

我想了想，可能还是从提示词的角度出发去找找问题，毕竟这是sd啊，sd的传统就是要写一大堆词的啊。所以我调整了思路，加了一大堆质量提示词，并补齐了负向提示词。

正向：32k ultra HD photos, high detail, rendered in Pixar's signature style, vibrant colors, laugh filled atmosphere, Pixar style, visually stunning and emotionally appealing,The rabbit, who has been wearing a white T-shirt with the word 'SD3' on it, surfs the sea.

负向：(worst quality, low quality, normal quality, lowres, low details, oversaturated, undersaturated, overexposed, underexposed, grayscale, bw, bad photo, bad photography, bad art:1.4), (blur, blurry, grainy), morbid, ugly, asymmetrical, mutated malformed, mutilated, poorly lit, bad shadow, draft, cropped, out of frame, cut off, censored, jpeg artifacts, out of focus, glitch, duplicate,

各种提示词都补全之后，出图的效果确实好了不少，看来SD的祖传艺能还是不能丢。