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Características DeepFloyd IF
Modelo Neural Modular
DeepFloyd IF utiliza múltiples módulos neurales que se unen dentro de una sola arquitectura para producir un efecto sinérgico, permitiendo una mayor efectividad y diversidad en las tareas específicas.
Imágenes de Alta Resolución
IF genera imágenes de alta resolución de manera escalonada, partiendo de un modelo base de baja resolución, optimizado por una serie de modelos para crear imágenes impresionantes.
Modelos de Difusión
Los modelos de base y super-resolución de IF adoptan modelos de difusión, usando pasos de la cadena de Markov para introducir ruido aleatorio en los datos, antes de revertir el proceso.
Operación en espacio de píxeles
A diferencia de la difusión latente que depende de las representaciones de imágenes latentes, IF opera dentro del espacio de píxeles, lo que permite un mayor grado de control y precisión.