انجليزيالفرنسيةالإسبانية

Ad


OnWorks فافيكون

الناشرون تحميل لينكس

قم بتنزيل تطبيق Diffusers Linux مجانًا للتشغيل عبر الإنترنت في Ubuntu عبر الإنترنت أو Fedora عبر الإنترنت أو Debian عبر الإنترنت

هذا هو تطبيق Linux المسمى Diffusers والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له باسم PatchRelease_FixLorafusing_unfusing.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.

قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Diffusers مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.

اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:

- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.

- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.

- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.

- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.

- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.

SCREENSHOTS

Ad


الناشرون


الوصف

Diffusers هي مكتبة الانتقال إلى أحدث نماذج الانتشار المسبق لتوليد الصور والصوت وحتى الهياكل ثلاثية الأبعاد للجزيئات. سواء كنت تبحث عن حل استدلال بسيط أو تدرب على نماذج الانتشار الخاصة بك ، فإن Diffusers عبارة عن صندوق أدوات معياري يدعم كليهما. تم تصميم مكتبتنا مع التركيز على قابلية الاستخدام على الأداء ، والبساطة على السهولة ، وقابلية التخصيص على التجريدات. أحدث خطوط أنابيب النشر التي يمكن تشغيلها بالاستدلال ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية. جدولة ضوضاء قابلة للتبديل لسرعات انتشار مختلفة وجودة الإخراج. النماذج المحددة مسبقًا التي يمكن استخدامها كوحدات بناء ، ودمجها مع المجدولين ، لإنشاء أنظمة الانتشار الخاصة بك من طرف إلى طرف. نوصي بتثبيت Diffusers في بيئة افتراضية من PyPi أو Conda. لمزيد من التفاصيل حول تثبيت PyTorch و Flax ، يرجى الرجوع إلى الوثائق الرسمية الخاصة بهم.



المميزات

  • دعم Apple Silicon (M1 / M2)
  • أحدث خطوط أنابيب النشر التي يمكن تشغيلها بالاستدلال ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية
  • جدولة ضوضاء قابلة للتبديل لسرعات انتشار مختلفة وجودة الإخراج
  • النماذج سابقة التدريب التي يمكن استخدامها كوحدات بناء
  • المجدولين ، لإنشاء أنظمة الانتشار الخاصة بك من طرف إلى طرف
  • لتوليد صورة من النص ، استخدم الطريقة from_pretrained لتحميل أي نموذج انتشار تم اختباره مسبقًا


لغة البرمجة

بايثون


الفئات

مولدات الصور بالذكاء الاصطناعي ، الذكاء الاصطناعي التوليدي

هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/diffusers.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.


خوادم ومحطات عمل مجانية

قم بتنزيل تطبيقات Windows و Linux

أوامر لينكس

Ad