To aplikacja dla systemu Windows o nazwie Consistency Models, której najnowszą wersję można pobrać jako consistent_modelssourcecode.tar.gz. Można ją uruchomić online u dostawcy hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację Consistency Models with OnWorks w trybie online.
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 dowolny emulator online systemu operacyjnego OnWorks z tej witryny, ale lepszy emulator online systemu Windows.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Windows, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację i zainstaluj ją.
- 7. Pobierz Wine z repozytoriów oprogramowania dystrybucji Linuksa. Po zainstalowaniu możesz dwukrotnie kliknąć aplikację, aby uruchomić ją za pomocą Wine. Możesz także wypróbować PlayOnLinux, fantazyjny interfejs w Wine, który pomoże Ci zainstalować popularne programy i gry Windows.
Wine to sposób na uruchamianie oprogramowania Windows w systemie Linux, ale bez systemu Windows. Wine to warstwa kompatybilności z systemem Windows typu open source, która może uruchamiać programy systemu Windows bezpośrednio na dowolnym pulpicie systemu Linux. Zasadniczo Wine próbuje ponownie zaimplementować system Windows od podstaw, aby mógł uruchamiać wszystkie te aplikacje Windows bez faktycznego korzystania z systemu Windows.
ZDJĘCIA EKRANU:
Modele spójności
OPIS:
Spójność_models to repozytorium modeli spójności (Consistency Models), nowej rodziny modeli generatywnych wprowadzonych przez OpenAI, których celem jest generowanie wysokiej jakości próbek poprzez mapowanie szumu bezpośrednio na dane — eliminując potrzebę stosowania długich łańcuchów dyfuzji. Bazuje ono na frameworkach modeli dyfuzji i rozszerza je (np. w oparciu o bazę kodu Guided-Diffusion), dodając techniki takie jak destylacja spójności i trenowanie spójności, aby umożliwić szybkie, często jednoetapowe, generowanie próbek. Repozytorium jest zaimplementowane w środowisku PyTorch i obsługuje eksperymenty na dużą skalę na zbiorach danych, takich jak warianty ImageNet-64 i LSUN. Zawiera również modele z punktami kontrolnymi, skrypty ewaluacyjne oraz warianty algorytmów próbkowania/edycji opisane w artykule. Ponieważ modele spójności zmniejszają liczbę kroków wnioskowania, są obiecujące dla systemów generatywnych w czasie rzeczywistym lub o niskim opóźnieniu.
Funkcjonalności
- Bezpośredni szum → mapowanie danych do generowania w jednym lub kilku krokach
- Wdrożenie destylacji spójności i szkolenia w zakresie spójności
- Obsługa algorytmów próbkowania i edycji (edycja obrazu, interpolacja)
- Punkty kontrolne i skrypty ewaluacyjne dla zestawów danych, takich jak ImageNet i LSUN
- Modułowa architektura PyTorch zbudowana na wcześniejszych frameworkach dyfuzyjnych
- Modele kart i dokumentacja dotycząca przeznaczenia, ograniczeń i testów porównawczych
Język programowania
Python
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/consistency-models.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było uruchomić online w najłatwiejszy sposób z jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.