
DeepFloyd IF是由StabilityAI旗下的DeepFloyd研究团队推出的开源的文本到图像生成模型,IF是一个基于级联方法的模块化神经网络。
- IF是由多个神经模块(处理特定任务的独立神经网络)构建的,在一个架构内联合起来产生协同效应。
- IF以级联方式生成高分辨率图像:从产生低分辨率样本的基础模型开始,然后由一系列的升级模型提升,以创造令人惊叹的高分辨率图像。
- IF的基础和超分辨率模型采用扩散模型,利用马尔可夫链步骤将随机噪声引入数据中,然后再反转过程,从噪声中生成新的数据样本。
- IF在像素空间内操作,而不是依赖潜伏图像表征的潜伏扩散(如稳定扩散)。
数据统计
数据评估
关于DeepFloyd IF:StabilityAI旗下的DeepFloyd团队推出的图片生成模型特别声明
本站智能信息网提供的DeepFloyd IF:StabilityAI旗下的DeepFloyd团队推出的图片生成模型都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由智能信息网实际控制,在2025年4月23日 下午2:52收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,智能信息网不承担任何责任。
相关导航

Auto-GPT是一个实验性开源应用程序,展示了GPT-4语言模型的真正潜力,GitHub上超10万人星标。该程序由 GPT-4 驱动,将LLM大语言模型思维链接在一起,以自主实现你设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首批例子之一,Auto-GPT突破了人工智能的极限,距离AGI通用人工智能又近了一步。大家注意甄别autogpt.net不是其官方网站,agpt.co才是。

StableVicuna:StabilityAI推出的第一个通过RLHF训练的大规模开源聊天机器人
StableVicuna 是由 Stable Diffusion 背后的 StabilityAI 推出的第一个通过基于人类反馈的强化学习(RLHF)训练的大规模开源聊天机器人。StableVicuna是Vicuna v0 13b的进一步指令微调和RLHF训练版本,它是一个指令微调的 LLaMA 130亿模型。

Watsonx.ai
Watsonx.ai是IBM于5月9日发布的新一代企业级生成式人工智能和机器学习平台,Watsonx.ai将由基础模型驱动的新的生成性人工智能和传统的机器学习结合起来,成为一个跨越人工智能生命周期的强大平台。使用Watsonx.ai,开发人员可以轻松地训练、验证、调整和部署模型,只需用一小部分数据在短期时间内快速建立人工智能应用。预计Watsonx.ai将在7月全面上市。

Lamini AI是什么?官网、介绍及其主要特色功能
Lamini是一个LLM引擎,可以让不仅仅是机器学习专家的任何开发人员,都能在大型数据集中,把高性能的LLM训练得像ChatGPT一样好。

PaLM 2
PaLM(Pathways Language Model) 是一种大型语言模型,即 LLM,类似于OpenAI 创建的 GPT 系列或Meta 的 LLaMA 系列模型。谷歌于 2022 年 4 月首次宣布推出 PaLM,超过了5400亿个训练参数。与其他 LLM 一样,PaLM 是一个灵活的系统,可以执行各种文本生成和编辑任务。例如,你可以将 PaLM 训练成像 ChatGPT 这样的对话式聊天机器人,或者你可以将它用于诸如总结文本甚至编写代码等任务。(这类似于谷歌今天也为其 Workspace 应用程序(如 Google Docs 和 Gmail)宣布的功能。)在 2023 谷歌 I/O 大会上,谷歌 CEO 皮查伊宣布推出对标 GPT-4 的大模型 PaLM 2,并正式发布预览版本,改进了数学、代码、推理、多语言翻译和自然语言生成能力。谷歌将为 PaLM 2 提供四种不同大小的版本,从最小到最大:Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn。Gecko 非常轻巧,可以在移动设备上工作,并且速度足够快,即使在离线时也能在设备上运行出色的交互式应用程序。这种多功能性意味着可以对 PaLM 2 进行微调,以更多方式支持整个类别的产品,从而帮助更多人。PaLM 2的特性PaLM 2 是谷歌的下一代大语言模型,具有改进的多语言、推理和编码能力。多语言性: PaLM 2 在多语言文本方面接受了更多的训练,涵盖 100 多种语言。这显著提高了它在多种语言中理解、生成和翻译细微差别文本(包括成语、诗歌和谜语)的能力,这是一个很难解决的问题。PaLM 2 还通过了“精通”级别的高级语言能力考试。推理: PaLM 2 的广泛数据集包括科学论文和包含数学表达式的网页。因此,它展示了逻辑、常识推理和数学方面的改进能力。编程: PaLM 2 在大量公开可用的源代码数据集上进行了预训练。这意味着它擅长 Python 和 JavaScript 等流行的编程语言,但也可以生成 Prolog、Fortran 和 Verilog 等语言的专用代码。

HuggingFace
AI模型开发社区

Lobe
简单免费的机器学习模型训练工具

Ollama
Ollama是一个用于在本地计算机上运行大型语言模型的命令行工具,允许用户下载并本地运行像Llama 2、Code Llama和其他模型,并支持自定义和创建自己的模型。该免费开源的项目,目前支持macOS和Linux操作系统,未来还将支持Windows系统。此外,Ollama还提供了官方的Docker镜像,由此使用Docker容器部署大型语言模型变得更加简单,确保所有与这些模型的交互都在本地进行,无需将私有数据发送到第三方服务。Ollama在macOS和Linux上支持GPU加速,并提供了简单的命令行界面(CLI)以及用于与应用程序交互的REST API。该工具对于需要在本地机器上运行和实验大语言模型的开发人员或研究人员来说特别有用,无需依赖外部云服务。Ollama安装包获取获取Ollama安装包,扫码关注回复:OllamaOllama支持的模型Ollma提供一个模型库,用户可以自行选择安装想要运行的模型,目前支持40+的模型,还在持续增加中,以下是可以下载的开源模型示例:模型参数大小文件大小下载运行命令DeepSeek-R11.5B、7B、14B、32B等12-320GBollama run deepseek-r1Neural Chat7B4.1GBollama run neural-chatStarling7B4.1GBollama run starling-lmMistral7B4.1GBollama run mistralLlama 27B3.8GBollama run llama2Code Llama7B3.8GBollama run codellamaLlama 2 Uncensored7B3.8GBollama run llama2-uncensoredLlama 2 13B13B7.3GBollama run llama2:13bLlama 2 70B70B39GBollama run llama2:70bOrca Mini3B1.9GBollama run orca-miniVicuna7B3.8GBollama run vicuna
暂无评论...