Stability AI 与 NVIDIA 推出 SD3
来自 Stability AI · 期号 2025-08-13
摘要
Stability AI 与 NVIDIA 合作推出 Stable Diffusion 3.5 NIM 微服务。它将 SD3.5 Large 模型及 Depth、Canny ControlNet 打包进一个容器，企业无需分别部署。 性能方面，在 H100 GPU 上，TensorRT 优化后的生成速度从 PyTorch 的 6800ms 降至 3700ms，提升 1.8 倍。支持 Ada 和 Blackwell 数据中心 GPU。 SD3.5 NIM 已在 build.nvidia.com 上线，模型权重可从 Hugging Face 下载。年收入低于 100 万美元的组织可使用社区许可，大型企业需联系获取企业许可。
深读
导读 Stability AI 与 NVIDIA 合作推出 Stable Diffusion 3.5 NIM 微服务，将 SD3.5 Large 模型及 ControlNet 打包进一个容器，企业无需分别部署。TensorRT 优化后生成速度提升 1.8 倍，在 H100 GPU 上从 6800ms 降至 3700ms。读完可了解该微服务的性能提升、部署方式及许可模式。 关键信息 - SD3.5 NIM 将 SD3.5 Large 模型与 Depth、Canny ControlNet 整合进单个容器，替代了以往需要分别部署多个模型的方式。 - 在 NVIDIA H100 GPU 上，TensorRT 优化后的图像生成速度为 3700ms，相比标准 PyTorch 的 6800ms 提升 1.8 倍。 - 支持 Ada 和 Blackwell 数据中心 GPU。 - 模型权重可从 Hugging Face 下载，NIM 微服务在 build.nvidia.com 上线。 - 年收入低于 100 万美元的组织可使用 Stability AI 社区许可；年收入超过 100 万美元的企业需联系获取企业许可，包含实施支持、定制和专业服务。 逐节讲解 什么是 NIM 微服务 NIM 是将推理引擎、API 和模型配置打包成安全、可移植容器的预配置方案，企业无需从头搭建和优化 AI 模型。SD3.5 NIM 是 Stability AI 与 NVIDIA 合作的产物，目前支持 SD3.5 Large，未来计划扩展更多模型。 性能与部署优势 性能方面，TensorRT 优化使生成速度达到 PyTorch 的 1.8 倍。部署上，SD3.5 NIM 将 SD3.5 Large 及 Depth、Canny ControlNet 整合在一个容器内，企业无需为每个模型分别部署。该微服务支持企业级和数据中心的 Ada 及 Blackwell GPU。 对创意工作流的影响 性能提升使更快的迭代周期、更大的批量处理以及此前因硬件限制而难以实现的复杂工作流成为可能。例如，同时运行多个模型的多模型工作流变得更可行，在云部署场景下也简化了快速扩展的流程。 获取方式与许可 SD3.5 NIM 在 build.nvidia.com 上线，模型权重可从 Hugging Face 下载。小型组织和研究者可使用 Stability AI 社区许可进行商业和非商业使用。年收入超过 100 万美元的企业需联系获取企业许可，包含实施支持、定制和专业服务。 值得注意 文章未提供除 H100 之外的 GPU 性能对比数据，也未说明多模型同时运行的具体性能开销。企业许可的价格和条款未公开。