开源AI绘画扛把子，Stable Diffusion背后公司StabilityAI再放大招！
全新开源模型DeepFloyd IF，一下获星2千+并登上GitHub热门榜。
DeepFloyd IF不光图像质量是照片级的，还解决了文生图的两大难题：
准确绘制文字。（霓虹灯招牌上写着xxx）
以及准确理解空间关系。（一只猫照镜子看见狮子的倒影）
网友表示，这可是个大事，之前想让Midjourney v5在霓虹灯招牌上写个字AI都是瞎划拉两笔，对于镜子理解的也不对。
使用DeepFloyd IF，可以把指定文字巧妙放置在画面中任何地方。
霓虹灯招牌、街头涂鸦、服饰、手绘插画，文字都会以合适的字体、风格、排版出现在合理的地方。
这意味着，AI直出商品渲染图、海报等实用工作流程又打通一环。
还在视频特效上开辟了新方向。
目前DeepFloyd IF以非商用许可开源，不过团队解释这是暂时的，获得足够的用户反馈后将转向更宽松的协议。
有需求的小伙伴可以抓紧反馈起来了。
DeepFloyd IF仍然基于扩散模型，但与之前的Stable Diffusion相比有两大不同。
负责理解文字的部分从OpenAI的CLIP换成了谷歌T5-XXL，结合超分辨率模块中额外的注意力层，获得更准确的文本理解。
负责生成图像的部分从潜扩散模型换成了像素级扩散模型。
也就是扩散过程不再作用于表示图像编码的潜空间，而是直接作用于像素。
官方还提供了一组DeepFloyd IF与其他AI绘画模型的直观对比。
可以看出，使用T5做文本理解的谷歌Parti和英伟达eDiff-1也都可以准确绘制文字，AI不会写字这事就是CLIP的锅。
不过英伟达eDiff-1不开源，谷歌的几个模型更是连个Demo都不给，DeepFloyd IF就成了更实际的选择。
具体生成图像上DeepFloyd IF与之前模型一致，语言模型理解文本后先生成64×64分辨率的小图，再经过不同层次的扩散模型和超分辨率模型放大。
在这种架构上，通过把指定图像缩小回64×64再使用新的提示词重新执行扩散，也实现以图生图并调整风格、内容和细节。
并且不需要对模型做微调就可直接实现。
另外，DeepFloyd IF的优势还在于，IF-4.3B基础模型是目前扩散模型中U-Net部分有效参数是最多的。
在实验中，IF-4.3B取得了最好的FID分数，并达到SOTA（FID越低代表图像质量越高、多样性越好）。
DeepFloyd AI Research是StabilityAI旗下的独立研发团队，深受摇滚乐队平克弗洛伊德影响，自称为一只“研发乐队”。
主要成员只有4人，从姓氏来看均为东欧背景。
这次除了开源代码外，团队在HuggingFace上还提供了DeepFloyd IF模型的在线试玩。
我们也试了试，很可惜的是目前对中文还不太支持。
原因可能是其训练数据集LAION-A里面中文内容不多，不过既然开源了，相信在中文数据集上训练好的变体也不会太晚出现。
DeepFloyd IF并不是Stability AI昨晚在开源上的唯一动作
语言模型方面，他们也推出了首个开源并引入RLHF技术的聊天机器人StableVicuna，基于小羊驼Vicuna-13B模型实现。
目前代码和模型权重已开放下载。
完整的桌面和移动界面也即将发布。
Deepfloyd IF在线试玩：
https://huggingface.co/spaces/DeepFloyd/IF
代码：
https://github.com/deep-floyd/IF
StableVicuna在线试玩：
https://huggingface.co/spaces/CarperAI/StableVicuna
权重下载：
https://huggingface.co/CarperAI/stable-vicuna-13b-delta
参考链接：
[1]https://deepfloyd.ai/deepfloyd-if
[2]https://stability.ai/blog/deepfloyd-if-text-to-image-model
[3]https://stability.ai/blog/stablevicuna-open-source-rlhf-chatbot
[4]https://stable-diffusion-art.com/how-stable-diffusion-work/
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