Dernière mise à jour: 17 mars 2026

Deep Floyd

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Introduction:

Contribuez au développement de deep-floyd/IF en créant un compte sur GitHub.

Date de lancement:

8 octobre 2007

Visites mensuelles:

GitHub

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Deep Floyd Aperçu

Qu'est-ce que Deep Floyd?

Deep Floyd est un outil qui semble être lié à l'extraction de données, mais il rencontre actuellement des problèmes comme indiqué par le message d'erreur : 'Temps de scraping dépassé'.

Comment utiliser Deep Floyd?

Pour utiliser Deep Floyd, assurez-vous que la cible de scraping est accessible et réessayez. Si les problèmes de délai persistent, envisagez d'ajuster les paramètres de délai ou de vérifier les conditions réseau.

Deep Floyd Comparer

Nom de l'outil	Introduction	Tarification	Type	Date de lancement	En savoir plus
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	Payant	--	--	En savoir plus
Pandasai	Discutez avec votre base de données ou votre lac de données (SQL, CSV, parquet). PandasAI rend l'analyse des données conversationnelle en utilisant des LLM et RAG. - sinaptik-ai/pandas-ai	Payant	--	--	En savoir plus
Waas	Whisper en tant que Service (GUI et API avec mise en file d'attente pour OpenAI Whisper) - schibsted/WAAS	Payant	--	--	En savoir plus

Informations à jour à la date de publication. Les offres et la disponibilité peuvent varier selon l'emplacement et sont sujettes à modification.

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Deep Floyd Q&R

Les exigences minimales pour utiliser tous les modèles IF sont : 16 Go de vRAM pour IF-I-XL (4,3 milliards de texte pour le module de base 64x64) et IF-II-L (1,2 milliard pour le module d'upscaling 256x256), et 24 Go de vRAM pour IF-I-XL (4,3 milliards de texte pour le module de base 64x64) et IF-II-L (1,2 milliard pour le module d'upscaling 256x256) et Stable x4 (pour l'upscaling 1024x1024). Vous devez également avoir xformers et définir la variable d'environnement FORCE_MEM_EFFICIENT_ATTN=1.

Pour commencer rapidement à utiliser les modèles IF, vous pouvez utiliser Google Colab ou Hugging Face Spaces. Vous pouvez également installer les packages nécessaires en utilisant pip : pip install deepfloyd_if==1.0.2rc0, pip install xformers==0.0.16, et pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git --no-deps.

IF est intégré à la bibliothèque 🤗 Hugging Face Diffusers, permettant aux utilisateurs de personnaliser le processus de génération d'images et d'inspecter facilement les résultats intermédiaires. Chaque étape s'exécute individuellement, offrant une flexibilité dans le pipeline de génération.

Pour exécuter le code localement, vous devez charger les modèles dans la VRAM en utilisant le code suivant : from deepfloyd_if.modules import IFStageI, IFStageII, StableStageIII. Vous pouvez ensuite créer des instances de ces classes et exécuter le modèle avec vos paramètres souhaités.

Les différents modes disponibles dans IF incluent Dream (texte vers image), traduction d'image à image sans entraînement, super résolution et inpainting sans entraînement.

Deep Floyd Alternatives

Shumai Meta

Bibliothèque de tenseurs différentiables rapides en JavaScript et TypeScript avec Bun + Flashlight - facebookresearch/shumai

GitHubGratuit

Utiliser l'outil

Researchgpt

Un assistant de recherche basé sur un LLM qui vous permet d'avoir une conversation avec un article de recherche - mukulpatnaik/researchgpt

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Utiliser l'outil

Waas

Whisper en tant que Service (GUI et API avec mise en file d'attente pour OpenAI Whisper) - schibsted/WAAS

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