DeepFloyd IF是由StabilityAI旗下的DeepFloyd研究團(tuán)隊(duì)推出的開源的文本到圖像生成模型,IF是一個基于級聯(lián)方法的模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
- IF是由多個神經(jīng)模塊(處理特定任務(wù)的獨(dú)立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))構(gòu)建的,在一個架構(gòu)內(nèi)聯(lián)合起來產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。
- IF以級聯(lián)方式生成高分辨率圖像:從產(chǎn)生低分辨率樣本的基礎(chǔ)模型開始,然后由一系列的升級模型提升,以創(chuàng)造令人驚嘆的高分辨率圖像。
- IF的基礎(chǔ)和超分辨率模型采用擴(kuò)散模型,利用馬爾可夫鏈步驟將隨機(jī)噪聲引入數(shù)據(jù)中,然后再反轉(zhuǎn)過程,從噪聲中生成新的數(shù)據(jù)樣本。
- IF在像素空間內(nèi)操作,而不是依賴潛伏圖像表征的潛伏擴(kuò)散(如穩(wěn)定擴(kuò)散)。