これは Recurrent Interface Network (RIN) という名前の Linux アプリで、最新リリースは 0.7.5.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。
Recurrent Interface Network (RIN) という名前のこのアプリを OnWorks で無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
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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リカレント インターフェイス ネットワーク (RIN)
DESCRIPTION
Pytorch でネットワークをカスケードせずに画像とビデオを非常に効率的に生成するための Recurrent Interface Network (RIN) の実装。 著者は、set Transformers の論文から誘導された set-attention ブロックを無意識のうちに再発明しました。 彼らはまた、これを Bit Diffusion 論文のセルフコンディショニング手法と組み合わせて、特に潜在的なものに使用しています。 最後の成分は、シグモイドに基づく新しいノイズ関数のようです。著者は、より大きな画像ではコサイン スケジューラよりも優れていると主張しています。 大きな驚きは、世代がこのレベルの忠実度に到達できることです。 自分のマシンでこれを確認する必要があります。 さらに、メイン ブランチに追加のリニア アテンションを追加し、ピクセル空間で自己調整を試みます。 ネットワークの隠れた状態を自己調整できるという洞察と、新しく提案されたシグモイド ノイズ スケジュールが XNUMX つの主な発見です。
オプション
- 結果は定期的に ./results フォルダに保存されます
- Trainer の外で RIN と GaussianDiffusion クラスを試す
- Recurrent Interface Network (RIN) の実装
- ネットワークをカスケードすることなく、画像とビデオを非常に効率的に生成
- このリポジトリには、高解像度の画像にノイズを加える機能も含まれています。
- 論文で提案されている単純な線形ガンマ スケジュールが含まれています
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/recurrent-interface-net.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。
