Stable Diffusion 3 모델의 출시는 텍스트-이미지 생성에 큰 발전을 가져왔습니다. 이 모델은 Sora와 동일한 DiT 아키텍처를 사용하며 일련의 기술 개선을 통해 이미지 생성 품질을 크게 향상시킵니다. 매개변수 크기 범위는 800M에서 8B까지로 강력한 성능과 유연한 적용 가능성을 보여줍니다. SD3의 R&D 팀은 Sora 핵심 R&D 구성원과 NYU 조교수의 전문 지식을 통합하고 UViT 및 DiT보다 우수한 MMDiT 아키텍처와 혁신적인 RF(Rectified Flow) 공식 변형을 채택한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이는 모델 성능 향상을 위한 견고한 기반을 제공합니다.
Sora와 동일한 DiT 아키텍처를 사용하여 품질이 크게 향상된 Stable Diffusion 3 모델이 출시되었습니다. 저자는 Stable Diffusion 3이 매개변수 크기가 800M에서 8B에 이르는 다른 텍스트-이미지 생성 시스템보다 성능이 뛰어나다고 말합니다. SD3 아키텍처는 Sora 핵심 R&D 구성원과 뉴욕대학교 조교수 간의 협업을 기반으로 하며 UViT 및 DiT보다 우수한 MMDiT 아키텍처를 사용합니다. Stable Diffusion 3은 RF(Rectified Flow) 공식을 채택했으며, 저자가 제안한 Reweighted RF 변형의 성능은 지속적으로 향상됩니다. 유연한 텍스트 인코더를 사용하여 모델을 확장하고 개선했으며 성능을 다른 모델과 비교합니다.
Stable Diffusion 3의 출시는 텍스트-이미지 생성 기술의 급속한 발전을 반영할 뿐만 아니라 앞으로 AI 이미지 생성 분야에서 점점 더 강력한 모델이 등장할 것임을 나타냅니다. 향상된 아키텍처와 알고리즘은 물론 다른 모델과의 성능 비교는 연구원과 개발자에게 귀중한 참고 자료를 제공합니다. 우리는 Stable Diffusion 3가 앞으로 더 많은 애플리케이션 시나리오에서 역할을 할 수 있기를 기대합니다.