DeepFloyd

DeepFloyd怎么样?

与其他生成AI模型（如Stable Diffusion或DALL-E 2）类似，谷歌团队采用了冻结的文本编码器，将文本提示转换为嵌入向量，然后通过扩散模型将其解码为图像。然而，Imagen与其他模型不同之处在于，它没有使用多模态训练的CLIP模型，而是采用了规模较大的T5-XXL语言模型。团队甚至证明了随着语言模型的规模增加，生成图像的质量也随之提升，而不是扩散模型的训练。实际上，扩散模型主要负责图像的合成。

DeepFloyd IF是一个开源的Imagen模型的实现版本。目前，隶属于StabilityAI的DeepFloyd团队复制了Imagen的架构，并发布了名为IF的开源镜像。根据该团队的说法，IF展示了与Imagen相似的高图像质量和语言理解能力。该模型使用了来自LAION-1B数据集的约2亿张图像进行训练。

DeepFloyd IF的发布将使更多的开发者和研究者能够使用这一先进的文本到图像生成模型，并在各自的项目中受益。通过使用IF，他们可以生成高质量的图像，并探索图像与文本之间的关联，进一步推动计算机视觉和自然语言处理领域的发展。