これは、Denoising Diffusion Probabilistic Model という名前の Linux アプリで、最新リリースは 1.9.4sourcecode.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
Denoising Diffusion Probabilistic Model with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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ノイズ除去拡散確率モデル
DESCRIPTION
Pytorch でのノイズ除去拡散確率モデルの実装。 これは、GAN に匹敵する可能性がある生成モデリングへの新しいアプローチです。 ノイズ除去スコア マッチングを使用してデータ分布の勾配を推定し、続いてランジュバン サンプリングを使用して真の分布からサンプリングします。 フォルダー名と目的の画像サイズを渡すだけの場合は、Trainer クラスを使用してモデルを簡単にトレーニングできます。
特徴
- 研究者による注釈付きコード
- この実装は、Tensorflow の公式バージョンから書き起こしたものです。
- サンプルとモデル チェックポイントは定期的に ./results に記録されます
- トレーナークラスにアクセラレーターが装備されるようになりました
- マルチ GPU トレーニングを XNUMX ステップで簡単に実行できます
- ジェネレーティブ モデリングへの新しいアプローチ
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/denoising-diff-probabil.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
