重磅!自动驾驶技术与求职交流群成立啦

自动驾驶之心是国内领先的技术交流平台,关注自动驾驶前沿技术与行业、职场成长等。我们成立了一系列的技术交流群,涉及:语义分割、车道线检测、2D/3D目标跟踪、2D/3D目标检测、BEV感知、多模态感知、Occupancy、多传感器融合、transformer、大模型、点云处理、端到端自动驾驶、在线地图、SLAM、光流估计、深度估计、轨迹预测、高精地图、NeRF、Gaussian Splatting、规划控制、模型部署落地、自动驾驶仿真测试、产品经理、硬件配置、AI求职交流等多个方向!

重磅!2025年秋招&社招交流群正式成立了,欢迎加入自动驾驶之心大家庭,一起侃侃。添加小助理微信AIDriver004加入交流群,备注:昵称+学校/公司+研究方向!

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备注:昵称+学校/公司+研究方向

### Stable Diffusion 3 发布信息和特性 #### 架构特点 Stable Diffusion 3采用扩散转换器架构作为其核心竞争力,这种架构使得模型能够更有效地处理复杂的图像生成任务[^1]。 #### 性能提升 相比前代版本,Stable Diffusion 3在多个方面实现了显著改进。具体来说,在文本语义理解、色彩饱和度、图像构图等多个维度上均有增强,尤其值得注意的是对于多主题提示的支持以及更高的图像质量[^2]。 #### 参数规模适用性 此款新型号拥有不同大小的变体,最小版仅有8亿参数而最大可达80亿参数。这样的设计不仅让高性能计算成为可能,同时也确保了轻量化部署的需求得到满足,甚至能够在移动终端等资源受限环境中运行良好[^4]。 #### 对比其他模型的表现 当其他同类产品如 MidJourney 进行比较时,Stable Diffusion 3展现出了不俗的竞争实力;然而面对某些特定领域内的专用解决方案(例如 OUYSD3),则显示出更为优越的整体性能优势[^3]。 ```python # Python代码示例用于展示如何加载预训练好的StableDiffusionV3模型 from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16) pipe.to("cuda") prompt = "A fantasy landscape with a castle on top of the mountain under starry sky." image = pipe(prompt).images[0] image.show() ```
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