Dies ist die Linux-App namens DALL-E 2 – Pytorch, deren neueste Version als 1.15.6sourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App mit dem Namen DALL-E 2 - Pytorch with OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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DALL-E 2 – Pytorch
BESCHREIBUNG
Implementierung von DALL-E 2, dem aktualisierten neuronalen Netzwerk für die Text-zu-Bild-Synthese von OpenAI, in Pytorch. Die Hauptneuheit scheint eine zusätzliche Indirektionsebene mit dem vorherigen Netzwerk zu sein (ob es sich um einen autoregressiven Transformator oder ein Diffusionsnetzwerk handelt), das eine Bildeinbettung basierend auf der Texteinbettung von CLIP vorhersagt. Insbesondere wird dieses Repository nur das Diffusion-Prior-Netzwerk aufbauen, da es die leistungsstärkste Variante ist (die aber nebenbei einen Kausaltransformator als Entrauschungsnetzwerk beinhaltet). DALLE-2 zu trainieren ist ein dreistufiger Prozess, wobei CLIP trainiert wird das wichtigste. Um CLIP zu trainieren, können Sie entweder das x-clip-Paket verwenden oder dem LAION-Discord beitreten, wo bereits viele Replikationsbemühungen im Gange sind. Dann müssen Sie den Decoder trainieren, der lernt, Bilder basierend auf der Bildeinbettung aus dem trainierten CLIP zu generieren.
Eigenschaften
- Generieren Sie die DALL-E2-Bilder aus Text
- Sie können den Decoder auch mit Bildern trainieren, die größer als die Größe sind (z. B. 512 x 512).
- Für den Laien, keine Sorge, alle Schulungen werden in ein CLI-Tool automatisiert
- Schulung zu vorverarbeiteten CLIP-Einbettungen
- Alternativ können Sie auch Open Clip verwenden
- Inpainting ist auch in den Decoder eingebaut
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/dall-e-2-pytorch.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
