DeepFloyd IF是StabilityAI旗下的DeepFloyd研究团队推出的开源的文本到图像生成模型,拥有强大的语言理解能力,生成的图像具有高度真实感。从官网展示的图像来看,DeepFloyd IF 生成的图像质量非常不错,也能处理多种不同的风格效果。

DeepFloyd IF功能介绍:

1.文本生成图像

DeepFloyd IF能在图像中生成连贯清晰的文本,以及理解不同对象的属性和空间关系。比如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;能理解文本之间的连续关系,将不同的字母或数字按顺序呈现在不同的物体上;以及分清圆球是金属的,三角形是毛茸茸的,不会将不同物体的属性弄混。

2.图像生成图像

除了根据文本提示生成图像,DeepFloyd IF 还有一个根据图像生成类似图像的功能。DeepFloyd IF会先将原图缩减至64 px,通过正向扩散添加一定程度的噪声,然后在逆向扩散过程中使用新文本提示对图像进行去噪,从而实现图像到图像的转换。这样以保留原图的基础构图、色彩等信息,然后再根据文本提示,生成不同样式、风格和细节的图像。

3.提升画面的分辨率

DeepFloyd IF 是一个由冻结文本编码器和三个级联像素扩散模块组成的。三个扩散模块分别为一个基于文本提示生成 64x64 像素图像的基本模型,和两个超分辨率模型。对于并非由DeepFloyd IF生成的图像,也可以用DeepFloyd IF模型进行放大。

4.修改图像局部内容

DeepFloyd IF有一个功能叫做Inpainting,简单来说就是通过涂抹修改图像局部内容,且修改后的内容能与原画面的风格保持一致。

与其他图像生成模型相比,DeepFloyd IF也具有更好的稳定性。由于使用了Invertible Flow Model,该模型在训练过程中能够保持稳定,并且不容易产生训练过程中的崩溃和梯度消失等问题。这使得DeepFloyd IF能够更快地训练,并且能够在更广泛的应用场景中使用,比如生成具有准确文字的图片素材、具有特殊效果的字体设计,甚至是进行准确地排版。
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