FLUX.1 与稳定扩散 3 对比

人工智能图像生成已经从一项小众实验发展成为…… 高端数码奢侈品 人人都能使用。而稳定性人工智能的 稳定扩散 该系列软件曾一度主导开源领域，如今却出现了一位新的挑战者。它由 Stable Diffusion 的原班人马开发，他们后来成立了 Black Forest Labs。 通量.1 这在业内引起了巨大反响。在这项全面的比较中，我们分析了以下方面的表现： FLUX.1 与稳定扩散 3 培养基 (SD3) 对比 在各项关键指标上均表现优异。

原文链接：Flux.1 vs Stable Diffusion 3 Medium：正面对比评测

1. 解剖学与写实主义：“手”的测试

渲染人手一直是生成式人工智能的“阿喀琉斯之踵”。本次测试侧重于空间感知和解剖学准确性。

判决： FLUX.1 代表了肢体渲染方面的代际飞跃，而 SD3 Medium 则因难以处理复杂的第一人称视角而臭名昭著。

2. 排版和文本渲染

文本可读性（字体可读性）是衡量模型理解字符标记和位置能力的基准。

• ➤ FLUX.1： 完美呈现文本，拼写正确，风格一致。
• ➤ SD3 中型： 即使多次尝试，也经常产生“乱码”或扭曲的字符。

3. 超写实主义和纹理细节

该测试测量 微观细节：皮肤纹理、织物纤维，以及没有“塑料般”的 AI 平滑效果。

令人惊讶的是，这两个模型在这里的表现都非常出色。虽然SD3的人体解剖结构一直备受诟病，但它的渲染能力却令人赞叹。 纹理和刺绣 相当有竞争力。然而，FLUX.1 保持了更自然的肤色，避免了 SD3 人类模型中常见的瑕疵。

4. 及时遵守和复杂性

这项“压力测试”旨在检查模型是否能够同时对多个对象进行计数和跟踪。

5. 变量绑定与逻辑布局

变量绑定是指人工智能将特定属性与特定对象关联起来的能力（例如，第一个立方体上的字母“F”，第二个立方体上的字母“L”）。

迅速的： “四个立方体，上面分别印有 FLUX 字样，每个字母都印在一个单独的立方体上。”

通量.1 在这一类别中占据主导地位。它理解立方体和单个字母之间的逻辑关系，而 SD3 Medium 则难以区分这些概念，经常将字母混淆在一起。

定价和性能表

实现指南（Python）

使用以下 API 结构集成这两个模型：

%pip install openai import os import requests url = "https://api.aimlapi.com/images/generations/" headers = { "Authorization": "Bearer ", "content-type": "application/json" } def generate_image(model_name, prompt): payload = { "prompt": prompt, "model": model_name, } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) return response.json() 示例用法 model1="flux-pro" model2="stable-diffusion-v3-medium" 

定论

结果确凿无疑： FLUX.1 Pro 目前，对于需要高保真图像、复杂提示遵循和完美文本渲染的用户而言，它是最佳选择。 稳定扩散 3 介质 在以下方面具有显著优势 发电速度 虽然价格较低，但它在解剖学准确性和逻辑一致性方面却有所欠缺。

如果您的项目对细节要求极高，FLUX.1 无疑是最佳选择。而对于大批量、快速原型制作，只要“足够好”即可，SD3 Medium 仍然是一个经济实惠且可行的替代方案。

常见问题解答 (FAQ)