Dit is de Windows-app genaamd Consistency Models, waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als consistency_modelssourcecode.tar.gz. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en gebruik online gratis de app Consistentiemodellen met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCHERMSCHERMEN:
Consistentiemodellen
BESCHRIJVING:
Consistentie_models is de repository voor consistentiemodellen, een nieuwe familie generatieve modellen geïntroduceerd door OpenAI die tot doel heeft hoogwaardige samples te genereren door ruis direct in data te mappen, waardoor de noodzaak van lange diffusieketens wordt omzeild. Het bouwt voort op en breidt diffusiemodelframeworks uit (bijvoorbeeld gebaseerd op de codebase voor geleide diffusie) en voegt technieken toe zoals consistentiedestillatie en consistentietraining om snelle, vaak éénstaps samplegeneratie mogelijk te maken. De repository is geïmplementeerd in PyTorch en biedt ondersteuning voor grootschalige experimenten met datasets zoals ImageNet-64 en LSUN-varianten. Het bevat ook checkpointmodellen, evaluatiescripts en varianten van bemonsterings-/bewerkingsalgoritmen die in het artikel worden beschreven. Omdat consistentiemodellen het aantal inferentiestappen verminderen, zijn ze veelbelovend voor realtime of lage latentie generatieve systemen.
Kenmerken
- Directe ruis → datamapping voor generatie in één of enkele stappen
- Implementatie van consistentie-distillatie en consistentietraining
- Ondersteuning voor bemonsterings- en bewerkingsalgoritmen (beeldbewerking, interpolatie)
- Controlepunten en evaluatiescripts voor datasets zoals ImageNet en LSUN
- Modulaire PyTorch-architectuur gebouwd op eerdere diffusieframeworks
- Modelkaarten en documentatie voor beoogd gebruik, beperkingen en benchmarking
Programmeertaal
Python
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/consistency-models.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.