DeepFloyd IF
DeepFloyd IF
DeepFloyd IF是由StabilityAI旗下(xi白化à)的DeepFloyd研究團隊推出的開(kāi)源的文本到圖像生(他些shēng)成模型,IF是一(yī)個基于級聯方法的模塊化神兵相經網絡。
- IF是由多個神經模塊(處理特定任務的獨立鐵作神經網絡)構建的,在一(yī)個架構内聯合起來産生(shēng)協同效應。 好計
- IF以級聯方式生(shēng)成高分(fēn)辨率圖像:從雜我産生(shēng)低分(fēn)辨率樣本的基礎模型開(kāi)和嗎始,然後由一(yī)系列的升級模型提升,以創造令人驚歎的高分(fē說讀n)辨率圖像。
- IF的基礎和超分(fēn)辨率模型采用擴散模型,利用馬爾可夫鏈步驟化報将随機噪聲引入數據中(zhōng),然後再反轉過程,從噪舞玩聲中(zhōng)生(shēng)成新的數據樣本。海黃
- IF在像素空間内操作,而不是依賴潛伏圖像表征的潛伏車車擴散(如穩定擴散)。