DeepFloyd IF
DeepFloyd IF是由StabilityAI的DeepFloyd研究团队开发的开源文本到图像生成模型，其核心特点是其模块化和基于级联方法的构建方式，拥有强大的语言理解能力，生成的图像具有高度真实感。
DeepFloyd IF是一款基于像素级AI的文生成图扩散模型，该模型解决了准确绘制文字以及理解空间关系等AI文生成图领域的难题，可供非商业和研究用途使用。
功能介绍[ ]
文本生成图像[ ]
DeepFloyd IF能够在图像中生成连贯清晰的文本，并准确理解不同对象的属性和空间关系。它可以正确地将文字呈现在路牌、纸片、包装外壳等规定的媒介内，理解文本之间的连续关系，并将不同的字母或数字按顺序呈现在不同的物体上，同时能够准确区分不同物体的属性，如圆球是金属的，三角形是毛茸茸的，避免混淆。
图像生成图像[ ]
除了根据文本提示生成图像外，DeepFloyd IF还具有根据图像生成类似图像的功能。该功能首先将原始图像缩减至64像素，然后通过正向扩散添加一定程度的噪声，再通过逆向扩散过程利用新的文本提示对图像进行去噪，实现图像到图像的转换。这样可以保留原始图像的基础构图和色彩等信息，并根据文本提示生成不同风格、样式和细节的图像。
提升画面的分辨率[ ]
DeepFloyd IF由冻结文本编码器和三个级联像素扩散模块组成，其中包括一个基于文本提示生成64x64像素图像的基本模型，以及两个超分辨率模型。即使是非DeepFloyd IF生成的图像也可以通过该模型进行放大处理。
修改图像局部内容[ ]
DeepFloyd IF具有一个名为Inpainting的功能，通过涂抹修改图像局部内容，并确保修改后的内容与原始画面的风格保持一致。
核心原理[ ]
模块化[ ]
DeepFloyd IF由若干神经模块构成，每个模块都是能够独立执行特定任务的神经网络。例如，一些模块专注于根据文本提示生成图像，而其他模块则处理超分辨率任务。这些模块在一个统一的架构中相互作用，共同产生优于单个模型的结果。
级联[ ]
DeepFloyd IF采用级联方法来处理高分辨率数据。它通过一系列在不同分辨率下训练的模型来进行建模。这个过程从生成一个单一低分辨率样本的基本模型（被称为“player”）开始，并随后通过一系列超分辨率模型（被称为“amplifiers”）逐步上采样，最终生成高质量的高分辨率图像。
扩散[ ]
DeepFloyd IF的基本模型和超分辨率模型都是基于扩散模型。这些模型通过马尔科夫链的系列步骤向数据中添加随机噪声，然后再逆转这一过程，从噪声中生成新的数据样本。这种方法使得模型能够在保持稳定性的同时生成多样化的图像。
像素[ ]
DeepFloyd IF在像素空间内进行操作，与使用潜在空间表示的潜在扩散模型（如Stable Diffusion）不同。这意味着所有的扩散过程都是在像素级别直接进行的，从而使模型能够直接控制图像的视觉细节。