Si tratta dell'app per Windows denominata Consistency Models, la cui ultima versione può essere scaricata come consistency_modelssourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata Consistency Models with OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI:
Modelli di consistenza
DESCRIZIONE:
consistency_models è il repository per i Consistency Models, una nuova famiglia di modelli generativi introdotta da OpenAI che mira a generare campioni di alta qualità mappando il rumore direttamente nei dati, aggirando la necessità di lunghe catene di diffusione. Si basa ed estende i framework dei modelli di diffusione (ad esempio basati sulla base di codice della diffusione guidata), aggiungendo tecniche come la distillazione della consistenza e l'addestramento della consistenza per consentire una generazione rapida, spesso in un unico passaggio, dei campioni. Il repository è implementato in PyTorch e include il supporto per esperimenti su larga scala su set di dati come ImageNet-64 e varianti LSUN. Contiene inoltre modelli con checkpoint, script di valutazione e varianti degli algoritmi di campionamento/editing descritti nell'articolo. Poiché i modelli di consistenza riducono il numero di passaggi di inferenza, sono promettenti per sistemi generativi in tempo reale o a bassa latenza.
Caratteristiche
- Rumore diretto → mappatura dei dati per la generazione in un solo passaggio o in pochi passaggi
- Implementazione della distillazione della coerenza e della formazione sulla coerenza
- Supporto per algoritmi di campionamento e modifica (modifica delle immagini, interpolazione)
- Punti di controllo e script di valutazione per set di dati come ImageNet e LSUN
- Architettura modulare PyTorch costruita su precedenti framework di diffusione
- Schede modello e documentazione per l'uso previsto, limitazioni e benchmarking
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/consistency-models.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.