This is the Linux app named Guided Diffusion whose latest release can be downloaded as guided-diffusionsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Guided Diffusion 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
الانتشار الموجه
الوصف
يتمحور مستودع الانتشار الموجّه حول نماذج الانتشار لتوليف الصور، مع التركيز على توجيه المصنفات وتحسينات على أطر الانتشار السابقة. وهو مستوحى من أعمال OpenAI المُحسّنة في مجال الانتشار، والمُحسّنة لتشمل التوليد الموجّه حيث يُمكن للمصنف (أو آلية توجيه أخرى) توجيه عملية أخذ العينات نحو الفئات أو السمات المطلوبة. يوفر الكود تعريفات للنماذج (UNet، وجداول الانتشار)، ونصوصًا لأخذ العينات والتدريب، وأدوات مساعدة للتوجيه والتقييم. ومن أهمّ ما يُميّزه هو أن الجمع بين أخذ عينات الانتشار وتدرجات المصنفات يُتيح تحكمًا دقيقًا في الصور المُولّدة، مع الموازنة بين التنوع والدقة. يتضمن المستودع نصوصًا مثل image_train.py وimage_sample.py وclassifier_train.py لتدريب نماذج الانتشار، وتوليد العينات، وتدريب المصنفات التوجيهية. كما أنه مُزوّد بدفعات تقييم محسوبة مسبقًا ومقارنات أساسية لدعم معايير الأداء القابلة للتكرار للنماذج الجديدة.
شرح المميزات:
- هندسة نموذج الانتشار (UNet، جداول الضوضاء، أدوات التدريب)
- أخذ العينات الموجهة بالمصنف: الجمع بين الانتشار وتدرجات المصنف
- نصوص برمجية لتدريب النماذج (image_train.py)، والعينات (image_sample.py)، وتدريب المصنف
- دفعات التقييم المحسوبة مسبقًا ومقاييس الأساس لإمكانية إعادة الإنتاج
- كود معياري يسمح بأساليب توجيهية جديدة أو تعديلات معمارية
- التفرع من الانتشار المحسن مع التحسينات في التوليد الموجه
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/guided-diffusion.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
