This is the Windows 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.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Guided Diffusion avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Diffusion guidée
DESCRIPTION
Le référentiel de diffusion guidée est centré sur les modèles de diffusion pour la synthèse d'images, avec un accent sur le guidage des classificateurs et des améliorations par rapport aux cadres de diffusion antérieurs. Issu des travaux d'OpenAI sur la diffusion améliorée, il inclut désormais la génération guidée, où un classificateur (ou un autre mécanisme de guidage) peut orienter l'échantillonnage vers les classes ou attributs souhaités. Le code fournit des définitions de modèles (UNet, programmes de diffusion), des scripts d'échantillonnage et d'apprentissage, ainsi que des utilitaires de guidage et d'évaluation. Un point clé est que la combinaison de l'échantillonnage par diffusion et des gradients de classificateur permet un contrôle précis des images générées, en conciliant diversité et fidélité. Le référentiel inclut des scripts tels que image_train.py, image_sample.py et classifier_train.py pour entraîner les modèles de diffusion, générer des échantillons et entraîner les classificateurs de guidage. Il est également fourni avec des lots d'évaluation précalculés et des comparaisons de référence pour permettre une analyse comparative reproductible des nouveaux modèles.
Caractéristiques
- Architecture du modèle de diffusion (UNet, programmes de bruit, utilitaires de formation)
- Échantillonnage guidé par classificateur : combinaison de la diffusion et des gradients de classificateur
- Scripts pour les modèles d'entraînement (image_train.py), l'échantillonnage (image_sample.py) et l'entraînement des classificateurs
- Lots d'évaluation précalculés et mesures de base pour la reproductibilité
- Code modulaire permettant de nouvelles modalités de guidage ou des ajustements architecturaux
- Branchement à partir d'une diffusion améliorée avec des améliorations dans la génération guidée
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application est également disponible sur https://sourceforge.net/projects/guided-diffusion.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
