Última atualização: 17 de março de 2026

Deep Floyd

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Introdução:

Contribua para o desenvolvimento do deep-floyd/IF criando uma conta no GitHub.

Data de lançamento:

8 de outubro de 2007

Visitas mensais:

GitHub

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Deep Floyd Visão geral

O que é Deep Floyd?

Deep Floyd é uma ferramenta que parece estar relacionada à extração de dados, mas atualmente encontra-se com problemas conforme indicado pela mensagem de erro: 'Tempo de extração esgotado'.

Como usar Deep Floyd?

Para usar o Deep Floyd, certifique-se de que o alvo de extração esteja acessível e tente novamente. Se os problemas de tempo limite persistirem, considere ajustar as configurações de tempo limite ou verificar as condições da rede.

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Nome da ferramenta	Introdução	Preços	Tipo	Data de lançamento	Saiba mais
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	Pago	--	--	Saiba mais
Pandasai	Converse com seu banco de dados ou seu datalake (SQL, CSV, parquet). PandasAI torna a análise de dados uma conversa usando LLMs e RAG. - sinaptik-ai/pandas-ai	Pago	--	--	Saiba mais
Waas	Whisper como Serviço (GUI e API com enfileiramento para OpenAI Whisper) - schibsted/WAAS	Pago	--	--	Saiba mais

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Deep Floyd P&R

Os requisitos mínimos para usar todos os modelos IF são: 16GB de vRAM para IF-I-XL (4.3B texto para módulo base 64x64) e IF-II-L (1.2B para módulo upscaler 256x256), e 24GB de vRAM para IF-I-XL (4.3B texto para módulo base 64x64) e IF-II-L (1.2B para módulo upscaler 256x256) e Stable x4 (para upscaler 1024x1024). Você também precisa ter xformers e definir a variável de ambiente FORCE_MEM_EFFICIENT_ATTN=1.

Para começar a usar os modelos IF rapidamente, você pode usar o Google Colab ou o Hugging Face Spaces. Você também pode instalar os pacotes necessários usando pip: pip install deepfloyd_if==1.0.2rc0, pip install xformers==0.0.16 e pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git --no-deps.

O IF está integrado com a biblioteca 🤗 Hugging Face Diffusers, permitindo que os usuários personalizem o processo de geração de imagens e inspecionem resultados intermediários facilmente. Cada estágio é executado individualmente, proporcionando flexibilidade no pipeline de geração.

Para executar o código localmente, você precisa carregar os modelos na VRAM usando o seguinte código: from deepfloyd_if.modules import IFStageI, IFStageII, StableStageIII. Você pode então criar instâncias dessas classes e executar o modelo com os parâmetros desejados.

Os diferentes modos disponíveis no IF incluem Dream (texto-para-imagem), Tradução de Imagem-para-Imagens Zero-shot, Super Resolução e Inpainting Zero-shot.

Deep Floyd Alternativas

Shumai Meta

Biblioteca de Tensor Diferenciável Rápido em JavaScript e TypeScript com Bun + Flashlight - facebookresearch/shumai

GitHubGrátis

Usar ferramenta

Researchgpt

Um assistente de pesquisa baseado em LLM que permite que você tenha uma conversa com um artigo de pesquisa - mukulpatnaik/researchgpt

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Usar ferramenta

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Whisper como Serviço (GUI e API com enfileiramento para OpenAI Whisper) - schibsted/WAAS

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