基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的微调技术详解

引言

Stable Diffusion 3.5 Large（以下简称SD 3.5）是近年来在生成式AI领域备受关注的一个模型，尤其在图像生成任务中表现出色。它基于扩散模型（Diffusion Model）的架构，能够生成高质量的图像，并且在文本到图像（Text-to-Image）任务中展现了强大的能力。然而，尽管SD 3.5在通用图像生成任务中表现优异，但在特定领域或特定任务中，直接使用预训练模型可能无法满足需求。因此，微调（Fine-tuning）成为了一个重要的技术手段，能够使模型更好地适应特定任务或领域。

本文将详细介绍如何基于SD 3.5 Large模型进行微调，包括微调的原理、准备工作、具体步骤、优化技巧以及实际应用案例。通过本文，读者将能够掌握SD 3.5微调的核心技术，并能够将其应用于实际项目中。

目录

1. Stable Diffusion 3.5 Large模型概述

   • 1.1 扩散模型简介
   • 1.2 SD 3.5的架构与特点
   • 1.3 预训练模型的应用场景