- इसमें मॉडल के कई वर्ज़न शामिल हैं जो consumer hardware पर चल सकते हैं और लचीले ढंग से कस्टमाइज़ किए जा सकते हैं, और अधिकांश use cases के लिए मुफ्त में उपलब्ध हैं
- Hugging Face से Stable Diffusion 3.5 Large और Stable Diffusion 3.5 Large Turbo मॉडल, तथा GitHub से inference code डाउनलोड किया जा सकता है
- जारी किए जा रहे मॉडल
- Stable Diffusion 3.5 Large: 8 अरब parameters वाला base model, जो Stable Diffusion परिवार में सबसे शक्तिशाली है। 1 megapixel resolution पर professional use cases के लिए आदर्श
- Stable Diffusion 3.5 Large Turbo: Stable Diffusion 3.5 Large का distilled version, जो सिर्फ 4 steps में बेहतरीन prompt adherence के साथ high-quality images बनाता है। यह Stable Diffusion 3.5 Large से काफी तेज़ है
- Stable Diffusion 3.5 Medium (29 अक्टूबर को जारी होने वाला): 2.5 अरब parameters के साथ आता है, और बेहतर MMDiT-X architecture व training methods के साथ इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि यह सीधे consumer hardware पर चल सके। यह quality और आसान customization के बीच संतुलन रखता है। 0.25~2 megapixel resolution की images बना सकता है
मॉडल विकास प्रक्रिया
- मॉडल विकसित करते समय एक flexible foundation देने के लिए customization की संभावना को प्राथमिकता दी गई
- इसके लिए transformer blocks में Query-Key Normalization को integrate किया गया, ताकि model training process स्थिर हो और आगे की fine-tuning व development आसान बने
- downstream flexibility को support करने के लिए कुछ trade-offs आवश्यक थे
- एक ही prompt पर seed बदलने से outputs में variability बढ़ सकती है। यह जानबूझकर किया गया ताकि base model में व्यापक knowledge base और विविध styles सुरक्षित रखे जा सकें
- लेकिन specificity की कमी वाले prompts output uncertainty बढ़ा सकते हैं, और aesthetic level अलग-अलग हो सकता है
- Medium model के मामले में architecture और training protocol को कई बार समायोजित किया गया ताकि quality, consistency और multi-resolution generation capability बेहतर हो
Stable Diffusion 3.5 के फायदे
- customization में आसानी: specific creative needs के हिसाब से मॉडल को आसानी से fine-tune किया जा सकता है, या custom workflow-आधारित applications बनाई जा सकती हैं
- efficient performance: खासकर Stable Diffusion 3.5 Medium और Stable Diffusion 3.5 Large Turbo मॉडल standard consumer hardware पर भारी requirements के बिना optimized तरीके से चलते हैं
- विविध outputs: व्यापक prompting के बिना भी दुनिया भर के लोगों का प्रतिनिधित्व करने वाली images बनाई जा सकती हैं, जिनमें अलग-अलग skin tones और features शामिल हों
- Stable Diffusion 3.5 Large prompt adherence में market-leading है और image quality में इससे कहीं बड़े models की टक्कर का है
- Stable Diffusion 3.5 Large Turbo अपने size के मुकाबले सबसे तेज़ inference time देता है, फिर भी image quality और prompt adherence में बेहद competitive है
- Stable Diffusion 3.5 Medium अन्य mid-sized models से बेहतर है, और prompt adherence व image quality के बीच संतुलन रखते हुए efficient और high-quality performance देता है
Stability AI Community License का अवलोकन
- गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए मुफ्त: व्यक्ति और संगठन scientific research सहित non-commercial purposes के लिए इसे मुफ्त में उपयोग कर सकते हैं
- 10 लाख डॉलर से कम वार्षिक राजस्व वाले commercial use के लिए मुफ्त: startup, SMEs और creators अगर उनका annual revenue 10 लाख डॉलर से कम है, तो commercial purposes के लिए इसे मुफ्त में उपयोग कर सकते हैं
- outputs का ownership: सीमित licensing implications के बिना generated media का ownership रखा जा सकता है
- 10 लाख डॉलर से अधिक वार्षिक राजस्व वाले संगठन enterprise license के लिए Stability AI से संपर्क कर सकते हैं
मॉडल तक पहुंच कैसे प्राप्त करें
- model weights अभी Hugging Face पर self-hosting के लिए उपलब्ध हैं
- Stability AI API, Replicate, ComfyUI, DeepInfra जैसे platforms के ज़रिए भी मॉडल तक पहुंचा जा सकता है
सुरक्षा के प्रति Stability AI की प्रतिबद्धता
- Stability AI सुरक्षित और जिम्मेदार AI practices में विश्वास रखता है, और development के शुरुआती चरण से ही integrity सुनिश्चित करने के लिए सोच-समझकर कदम उठाता है
- malicious actors द्वारा Stable Diffusion 3.5 के दुरुपयोग को रोकने के लिए उचित कदम उठाए जा रहे हैं
आगे की योजना
- 29 अक्टूबर को Stable Diffusion 3.5 Medium का public release निर्धारित
- इसके बाद जल्द ही विभिन्न professional use cases के लिए advanced control features देने वाले ControlNets जारी किए जाएंगे
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