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Funcionalidades DeepFloyd IF
Abordagem em cascata
DeepFloyd IF gera imagens de alta resolução de maneira em cascata, melhorando a qualidade da imagem passo a passo.
Módulos neurais
DeepFloyd IF é construído com vários módulos neurais que resolvem tarefas específicas, permitindo uma arquitetura sinérgica.
Modelos de difusão
Os modelos base e de super-resolução de DeepFloyd IF adotam modelos de difusão, introduzindo ruído aleatório nos dados.
Operações no espaço do pixel
DeepFloyd IF opera no espaço do pixel, ao contrário da difusão latente que depende das representações latentes da imagem.
Melhorias de Super-Resolução
DeepFloyd IF utiliza modelos de super-resolução para aprimorar as saídas de baixa resolução.
Adaptável
DeepFloyd IF é capaz de se adaptar a diferentes tarefas de geração de imagens, tornando-o muito flexível.
Alta resolução
A arquitetura e métodos DeepFloyd IF permitem a criação de imagens de alta resolução impressionantes.
Processo reversível
DeepFloyd IF faz uso de passos de cadeia de Markov para introduzir ruído aleatório nos dados, antes de reverter o processo para gerar novas amostras de dados.