This is the Windows app named Consistency Models whose latest release can be downloaded as consistency_modelssourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Consistency Models with OnWorks for free.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
Ad
일관성 모델
기술
consistency_models is the repository for Consistency Models, a new family of generative models introduced by OpenAI that aim to generate high-quality samples by mapping noise directly into data — circumventing the need for lengthy diffusion chains. It builds on and extends diffusion model frameworks (e.g. based on the guided-diffusion codebase), adding techniques like consistency distillation and consistency training to enable fast, often one-step, sample generation. The repo is implemented in PyTorch and includes support for large-scale experiments on datasets like ImageNet-64 and LSUN variants. It also contains checkpointed models, evaluation scripts, and variants of sampling / editing algorithms described in the paper. Because consistency models reduce the number of inference steps, they are promising for real-time or low-latency generative systems.
기능
- Direct noise → data mapping for one-step or few-step generation
- Implementation of consistency distillation and consistency training
- Support for sampling and editing algorithms (image editing, interpolation)
- Checkpoints and evaluation scripts for datasets like ImageNet and LSUN
- Modular PyTorch architecture built over earlier diffusion frameworks
- Model cards and documentation for intended use, limitations, and benchmarking
프로그래밍 언어
Python
카테고리
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/consistency-models.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
