DeepFloyd IF - StabilityAI旗下的DeepFloyd團(tuán)隊(duì)推出的圖片生成模型
分類(lèi)：AI訓(xùn)練模型
網(wǎng)址：https://deepfloyd.ai/deepfloyd-if
SEO查詢： 愛(ài)站網(wǎng) 站長(zhǎng)工具
點(diǎn)擊直達(dá)DeepFloyd IF是由StabilityAI旗下的DeepFloyd研究團(tuán)隊(duì)推出的開(kāi)源的文本到圖像生成模型，IF是一個(gè)基于級(jí)聯(lián)方法的模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
IF是由多個(gè)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(gè)架構(gòu)內(nèi)聯(lián)合起來(lái)產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。
IF以級(jí)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(kāi)始，然后由一系列的升級(jí)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(guò)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(lài)潛伏圖像表征的潛伏擴(kuò)散（如穩(wěn)定擴(kuò)散）。
相關(guān)網(wǎng)站
評(píng)論列表 （0條）
