Última actualización: 17 de marzo de 2026

Deep Floyd

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Introducción:

Contribuye al desarrollo de deep-floyd/IF creando una cuenta en GitHub.

Fecha de lanzamiento:

8 de octubre de 2007

Visitas mensuales:

GitHub

💼Trabajo/Profesional🎨Creatividad/Creación

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Deep Floyd Resumen

¿Qué es Deep Floyd?

Deep Floyd es una herramienta que parece estar relacionada con la extracción de datos, pero actualmente enfrenta problemas, como indica el mensaje de error: 'Tiempo de extracción agotado'.

¿Cómo usar Deep Floyd?

Para usar Deep Floyd, asegúrese de que el objetivo de extracción sea accesible y vuelva a intentarlo. Si los problemas de tiempo de espera persisten, considere ajustar la configuración de tiempo de espera o verificar las condiciones de la red.

Deep Floyd Comparar

Nombre de la herramienta	Introducción	Precios	Tipo	Fecha de lanzamiento	Saber más
Chatall All In...	GitHub - ai-shifu/ChatALL: Concurrently chat with ChatGPT, Bing Chat, Bard, Alpaca, Vicuna, Claude, ChatGLM, MOSS, 讯飞星火, 文心一言 and more, discover the best answers	De pago	--	--	Saber más
Pandasai	Chatea con tu base de datos o tu lago de datos (SQL, CSV, parquet). PandasAI hace que el análisis de datos sea conversacional utilizando LLMs y RAG. - sinaptik-ai/pandas-ai	De pago	--	--	Saber más
Waas	Whisper como Servicio (GUI y API con cola para OpenAI Whisper) - schibsted/WAAS	De pago	--	--	Saber más

Información actualizada en la fecha de publicación. Las ofertas y disponibilidad pueden variar según la ubicación y están sujetas a cambios.

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Deep Floyd P&R

Los requisitos mínimos para usar todos los modelos IF son: 16GB de vRAM para IF-I-XL (4.3B texto a módulo base de 64x64) e IF-II-L (1.2B a módulo de escalado de 256x256), y 24GB de vRAM para IF-I-XL (4.3B texto a módulo base de 64x64) e IF-II-L (1.2B a módulo de escalado de 256x256) y Stable x4 (para escalado a 1024x1024). También necesitas tener xformers y establecer la variable de entorno FORCE_MEM_EFFICIENT_ATTN=1.

Para empezar a usar los modelos IF rápidamente, puedes usar Google Colab o Hugging Face Spaces. También puedes instalar los paquetes necesarios usando pip: pip install deepfloyd_if==1.0.2rc0, pip install xformers==0.0.16, y pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git --no-deps.

IF está integrado con la biblioteca 🤗 Hugging Face Diffusers, lo que permite a los usuarios personalizar el proceso de generación de imágenes e inspeccionar fácilmente los resultados intermedios. Cada etapa se ejecuta de forma individual, proporcionando flexibilidad en la tubería de generación.

Para ejecutar el código localmente, necesitas cargar los modelos en VRAM usando el siguiente código: from deepfloyd_if.modules import IFStageI, IFStageII, StableStageIII. Luego puedes crear instancias de estas clases y ejecutar el modelo con los parámetros deseados.

Los diferentes modos disponibles en IF incluyen Sueño (texto a imagen), Traducción de Imagen a Imagen Zero-shot, Super Resolución y Relleno Zero-shot.

Deep Floyd Alternativas

Shumai Meta

Biblioteca de tensores diferenciables rápida en JavaScript y TypeScript con Bun + Flashlight - facebookresearch/shumai

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Usar herramienta

Researchgpt

Un asistente de investigación basado en LLM que te permite tener una conversación con un artículo de investigación - mukulpatnaik/researchgpt

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Whisper como Servicio (GUI y API con cola para OpenAI Whisper) - schibsted/WAAS

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