Dies ist die Windows-App namens SG2Im, deren neueste Version als sg2imsourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens SG2Im mit 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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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SG2Im
BESCHREIBUNG
sg2im ist eine Forschungscodebasis, die lernt, Bilder aus Szenengraphen – strukturierten Beschreibungen von Objekten und ihren Beziehungen – zu synthetisieren. Anstatt sich allein auf Freitext zu stützen, nutzt es die Graphstruktur, um Layout und Interaktionen zu steuern und Szenen zu generieren, die Einschränkungen wie „Person links vom Hund“ oder „Tasse auf dem Tisch“ berücksichtigen. Die Pipeline prognostiziert typischerweise Objektlayouts (Begrenzungsrahmen und Masken) aus dem Graphen und rendert dann ein realistisches Bild, das von diesen Layouts abhängt. Diese Trennung ermöglicht es dem Modell, Geometrie und Komposition zu analysieren, bevor es sich auf Textur und Farbe festlegt, was die räumliche Wiedergabetreue verbessert. Das Repository enthält Trainingscode, Datensätze und Evaluierungsskripte, damit Forscher Baselines reproduzieren und Komponenten wie den Graphen-Encoder oder den Bildgenerator erweitern können. In der Praxis demonstriert sg2im, wie strukturierte Semantik generative Modelle leiten kann, um kontrollierbare, kompositorische Bilder zu erzeugen.
Eigenschaften
- Graph-Encoder, der Objekte und Beziehungen räumlichen Layouts zuordnet
- Layout-to-Image-Generator für realistische Darstellung von Strukturen
- Unterstützung für Einschränkungen wie Links-von-, Oben-von- und Innenbeziehungen
- Modulare Komponenten zum Austausch von Encodern, Decodern und Verlusten
- Trainings- und Auswertungsskripte für reproduzierbare Experimente
- Nützliche Grundlinien für eine kontrollierbare, kompositorische Bildsynthese
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/sg2im.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
