Jest to aplikacja dla systemu Linux o nazwie Diffusers, której najnowszą wersję można pobrać jako PatchRelease_FixLorafusing_unfusing.zip. Można go uruchomić online w bezpłatnym dostawcy hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom online tę aplikację o nazwie Diffusers with OnWorks za darmo.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZRZUTY EKRANU
Ad
dyfuzory
OPIS
Diffusers to biblioteka zawierająca najnowocześniejsze, wstępnie wytrenowane modele dyfuzji do generowania obrazów, dźwięku, a nawet struktur 3D cząsteczek. Niezależnie od tego, czy szukasz prostego rozwiązania wnioskowania, czy też trenujesz własne modele dyfuzji, Diffusers to modułowy zestaw narzędzi, który obsługuje oba te elementy. Nasza biblioteka została zaprojektowana z naciskiem na użyteczność, a nie wydajność, prostotę zamiast łatwości i dostosowywalność zamiast abstrakcji. Najnowocześniejsze potoki rozpowszechniania, które można uruchomić w ramach wnioskowania za pomocą zaledwie kilku wierszy kodu. Wymienne harmonogramy szumów dla różnych prędkości dyfuzji i jakości wyjściowej. Wstępnie wytrenowane modele, których można używać jako bloków konstrukcyjnych i łączyć z harmonogramami w celu tworzenia własnych kompleksowych systemów dyfuzji. Zalecamy instalowanie dyfuzorów w środowisku wirtualnym z PyPi lub Conda. Aby uzyskać więcej informacji na temat instalacji PyTorch i Flax, zapoznaj się z ich oficjalną dokumentacją.
Korzyści
- Obsługa Apple Silicon (M1/M2).
- Najnowocześniejsze potoki rozpowszechniania, które można uruchomić w ramach wnioskowania za pomocą zaledwie kilku wierszy kodu
- Wymienne harmonogramy szumów dla różnych prędkości dyfuzji i jakości wyjściowej
- Wstępnie wytrenowane modele, które mogą być używane jako bloki konstrukcyjne
- Harmonogramy do tworzenia własnych kompleksowych systemów dyfuzji
- Aby wygenerować obraz z tekstu, użyj metody from_pretrained w celu załadowania dowolnego wstępnie wytrenowanego modelu dyfuzji
Język programowania
Python
Kategorie
Jest to aplikacja, którą można również pobrać z https://sourceforge.net/projects/diffusers.mirror/. Został umieszczony w OnWorks, aby można go było uruchomić online w najprostszy sposób z jednego z naszych bezpłatnych systemów operacyjnych.
