Dit is de Windows-app genaamd DALL-E 2 - Pytorch waarvan de nieuwste release kan worden gedownload als 1.15.6sourcecode.zip. Het kan online worden uitgevoerd in de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en voer deze app met de naam DALL-E 2 - Pytorch met OnWorks gratis online uit.
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.
SCREENSHOTS
Ad
DALL-E 2 - Pytorch
PRODUCTBESCHRIJVING
Implementatie van DALL-E 2, OpenAI's bijgewerkte neurale netwerk voor tekst-naar-beeldsynthese, in Pytorch. De belangrijkste nieuwigheid lijkt een extra indirecte laag te zijn met het eerdere netwerk (of het nu een autoregressieve transformator of een diffusienetwerk is), dat een beeldinsluiting voorspelt op basis van de tekstinsluiting van CLIP. In het bijzonder zal deze repository alleen het diffusie-prior-netwerk uitbouwen, aangezien dit de best presterende variant is (maar waarbij incidenteel een oorzakelijke transformator wordt gebruikt als het denoising-netwerk). Het trainen van DALLE-2 is een proces van 3 stappen, waarbij het trainen van CLIP het belangrijkste. Om CLIP te trainen, kun je het x-clip-pakket gebruiken of lid worden van de LAION-discord, waar al veel replicatie-inspanningen aan de gang zijn. Vervolgens moet u de decoder trainen, die leert om afbeeldingen te genereren op basis van de inbedding van afbeeldingen die afkomstig zijn van de getrainde CLIP.
Kenmerken
- Genereer de DALL-E2-afbeeldingen uit tekst
- U kunt de decoder ook trainen op afbeeldingen die groter zijn dan de grootte (bijvoorbeeld 512x512)
- Voor de leek, geen zorgen, training wordt allemaal geautomatiseerd in een CLI-tool
- Training over voorverwerkte CLIP-inbeddingen
- Als alternatief kunt u ook Open Clip gebruiken
- Inpainting is ook ingebouwd in de Decoder
Programmeertaal
Python
Categorieën
Dit is een applicatie die ook kan worden opgehaald van https://sourceforge.net/projects/dall-e-2-pytorch.mirror/. Het is gehost in OnWorks, zodat het op de gemakkelijkste manier online kan worden uitgevoerd vanaf een van onze gratis besturingssystemen.
