Model Detayları
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo, bir metin prompt’unu yalnızca birkaç inference adımında yüksek kaliteli bir görsele dönüştürür. Stability AI tarafından geliştirilen 8 milyar parametreli Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT) modelinin damıtılmış, hız için optimize edilmiş kademesidir: ailenin güçlü prompt uyumunu, doğru tipografisini ve fotogerçekçilikten illüstrasyona uzanan stil yelpazesini korur, ama standart Large modelinden çok daha hızlı ve ucuza üretir — görsel başına yaklaşık 4 adım ve kabaca 2 saniye. Tarif edici bir prompt verin ve bir görsel boyutu seçin; model tek bir görsel döndürür. En güçlü yanı, megapiksel başına düşük fiyatla sunduğu throughput’tur; bu da onu yüksek hacimli, düşük latency gerektiren ya da bütçeye duyarlı text-to-image işleri için varsayılan tercih yapar.
## En uygun olduğu işler - Bir metin açıklamasından hızlı ve yüksek hacimli görsel üretimi - Düşük latency ile neredeyse gerçek zamanlı görsel ön izlemeleri ve yineleme - SD 3.5 ailesindeki en düşük megapiksel başı fiyatla, bütçeye duyarlı batch üretim - Görsel içinde okunaklı metin, tabela ve tipografi basmak - Bir prompt’tan konsept çizim, illüstrasyon ve pazarlama görselleri
## Şu durumlarda başka bir model seçin - En yüksek sadakat ya da karmaşık, çok özneli prompt’larda en güçlü uyum gerekiyorsa — standart Stable Diffusion 3.5 Large modelini kullanın - Kalite ile maliyet arasında denge ve daha fazla inference adımı payı istiyorsanız — 2.5B parametreli Stable Diffusion 3.5 Medium modelini kullanın - Sıfırdan üretmek yerine mevcut bir görseli düzenlemek, yeniden tarzlamak ya da inpaint etmek istiyorsanız — bir görsel düzenleme modeli kullanın - Mevcut bir görseli büyütmeniz ya da ona detay eklemeniz gerekiyorsa — bir upscaling modeli kullanın - Video ya da animasyon gerekiyorsa — bir text-to-video modeli kullanın
## İpuçları - Az adımlı, damıtılmış bir model olduğu için `num_inference_steps` varsayılan olarak 4’tür ve en fazla 12 olabilir; 8-12 aralığına doğru yükseltmek biraz hız kaybı karşılığında ince detay katabilir, ama buna nadiren gerek duyarsınız - Model guidance-distilled olduğu için `guidance_scale` varsayılan olarak 0’dır — en iyi sonuç için 0’da bırakın; yükseltmek genellikle gereksizdir ve görsel kalitesini düşürebilir - Özne, mekân, ışık ve stil konusunda net olun; burada ayrıntılı bir prompt, yüksek guidance değerinden daha çok işe yarar - İstenmeyen öğeleri dışarıda bırakmak için `negative_prompt` kullanın (ör. "blurry, extra fingers, watermark") - `image_size` alanına bir hazır ayar ("square_hd", "portrait_16_9", "landscape_4_3", …) verin ya da özel bir `{ width, height }` nesnesi geçin
ModelRunner JavaScript client ile çalıştırmak için: ```js import { modelrunner } from "@modelrunner/client";
const result = await modelrunner.subscribe("stability-ai/stable-diffusion-v3.5-large-turbo", { input: { prompt: "a serene mountain lake at golden hour, mist over the water, photorealistic", image_size: "landscape_4_3", num_inference_steps: 4, guidance_scale: 0, }, }); ```