This is the Windows app named Flow Matching whose latest release can be downloaded as flow_matchingsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Flow Matching with OnWorks for free.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Coincidencia de flujo
DESCRIPCIÓN
flow_matching is a PyTorch library implementing flow matching algorithms in both continuous and discrete settings, enabling generative modeling via matching vector fields rather than diffusion. The underlying idea is to parameterize a flow (a time-dependent vector field) that transports samples from a simple base distribution to a target distribution, and train via matching of flows without requiring score estimation or noisy corruption—this can lead to more efficient or stable generative training. The library supports both continuous-time flows (via differential equations) and discrete-time analogues, giving flexibility in design and tradeoffs. It provides examples across modalities (images, toy 2D distributions) to help users understand how to apply flow matching in practice. The codebase includes notebooks illustrating 2D flow matching, discrete flows, and Riemannian flow matching on curved manifolds (e.g. flat torus) for non-Euclidean support.
Caracteristicas
- Continuous-time flow matching for generative modeling
- Discrete flow matching methods for alternate tradeoffs
- Support for Riemannian manifold flow matching (non-Euclidean geometries)
- Example notebooks illustrating 2D flows, discrete flows, and manifold flows
- PyTorch implementation with utilities and integration ready
- Setup scripts, environment specification, and easy installation via setup.py
Lenguaje de programación
Python
Categorías
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/flow-matching.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.