DeepFloyd IF

DeepFloyd IF官网,StabilityAI推出的圖片生成模型

什么是DeepFloyd IF?

DeepFloyd IF采用了大規模模型，这是由Stability AI与其多模態AI研究實验室DeepFloyd合作發布的一种研究型文本到圖像級联像素擴散模型。DeepFloyd IF是一款最新的文本到圖像模型，它以非商業的、可进行研究的許可下發布，為研究實验室提供了一个机会，使他们能够探索和試验先进的文本到圖像生成方法。

DeepFloyd IF官网: https://deepfloyd.ai/deepfloyd-if

github專案開源地址：https://github.com/deep-floyd

huggingface在线体验: 

https://huggingface.co/spaces/DeepFloyd/IF

使用所有IF model 的最低要求：

• 用于 IF-I-XL (4.3B text to 64×64 base module) 和 IF-II-L (1.2B to 256×256 upscaler module) 的16GB vRAM
• 用于  IF-I-XL (4.3B text to 64×64 base module) 、 IF-II-L (1.2B to 256×256 upscaler module) 和 Stable x4 (to 1024×1024 upscaler) 的 24GB vRAM
• xformers 并設置環境變數 FORCE_MEM_EFFICITE_ATTN=1

DeepFloyd IF怎么样?

DeepFloyd IF是一种先进的開源文本生成圖像模型（Text-to-Image），具備高度逼真的圖像生成能力和语言理解能力。

DeepFloyd IF由一个冻結的文本编碼器和三个級联像素擴散模块组成。首先，基礎模型用于生成64×64像素的圖像。然后，两个超分辨率模型分别用于生成分辨率逐步提高的圖像，分别為256×256像素和1024×1024像素。

整个模型的各个阶段都利用了基于T5 transformer的冻結文本编碼器，以提取文本嵌入。随后，这些嵌入被输入到采用交叉注意力和注意力池增强的UNet架构中。

結果是一个高效的模型，其性能優于目前最先进的模型。在COCO資料集上，DeepFloyd IF實现了6.66的零样本FID（Fréchet Inception Distance）得分，进一步證明了其出色的性能。此外，研究人员的工作还强调了在擴散模型的第一阶段使用更大的UNet架构的潛力，并展示了文本生成圖像的前景。

DeepFloyd IF的靈感来源于具備深度语言理解和逼真性的Text2Image擴散模型。透過提供这样一个先进的文本到圖像生成模型，DeepFloyd IF為研究實验室和学術界提供了一个有价值的工具，用于进一步探索和推动文本到圖像领域的研究。

这种先进的文本生成圖像模型為用户提供了更多創作和表达的可能性。無論是在創作艺術作品、設计場景还是生成逼真的圖像样本，DeepFloyd IF都為用户提供了强大的功能和靈活性。随着这一领域的不斷發展，我们可以期待看到更多基于文本的圖像生成模型的出现，并為創意產業和学術界帶来新的突破和創新。