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DeepFloyd IF
更新时间：2023/05/25
DeepFloydIF是由StabilityAI旗下的DeepFloyd研究团队推出的开源的文本到图像生成模型，IF是一个基于级联方法的模块化神经网络。
- IF是由多个神经模块（处理特定任务的独立神经网络）构建的，在一个架构内联合起来产生协同效应。
- IF以级联方式生成高分辨率图像：从产生低分辨率样本的基础模型开始，然后由一系列的升级模型提升，以创造令人惊叹的高分辨率图像。
- IF的基础和超分辨率模型采用扩散模型，利用马尔可夫链步骤将随机噪声引入数据中，然后再反转过程，从噪声中生成新的数据样本。
- IF在像素空间内操作，而不是依赖潜伏图像表征的潜伏扩散（如稳定扩散）。
数据统计
数据评估
关于DeepFloyd IF特别声明
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