Stable Diffusion 3.5 Medium vs Large: 설치와 비교

Stable Diffusion 3.5는 Stability AI의 Text-to-Image 모델 계열입니다. Medium은 약 2.5B 파라미터로 효율성과 품질의 균형을, Large는 약 8.1B 파라미터로 높은 품질과 Prompt adherence를 목표로 합니다.

설치

Shell

pip install -U torch diffusers transformers accelerate safetensors sentencepiece huggingface_hub
hf auth login

Python

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline

pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
).to("cuda")

image = pipe("A cinematic futuristic city", num_inference_steps=28, guidance_scale=5.0).images[0]
image.save("output.png")

Large를 사용할 때는 Model ID를 stabilityai/stable-diffusion-3.5-large로 바꾸고 필요하면 CPU offload나 quantization을 사용합니다.

ComfyUI

checkpoint는 ComfyUI/models/checkpoints/, clip_l, clip_g, t5xxl은 ComfyUI/models/text_encoders/에 둡니다.

Large에는 공식 Canny, Depth, Blur ControlNet이 제공됩니다.

공식 자료

설치

Shell

pip install -U torch diffusers transformers accelerate safetensors sentencepiece huggingface_hub
hf auth login

Python

import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipeline

pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
).to("cuda")

image = pipe("A cinematic futuristic city", num_inference_steps=28, guidance_scale=5.0).images[0]
image.save("output.png")

Large를 사용할 때는 Model ID를 stabilityai/stable-diffusion-3.5-large로 바꾸고 필요하면 CPU offload나 quantization을 사용합니다.

Stable Diffusion 3.5 Medium vs Large: 설치와 비교

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ComfyUI

공식 자료

EmbeddingGemma란? RAG, Ollama, 임베딩 실전 가이드

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ComfyUI

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