Este é o aplicativo Linux denominado Modelo Probabilístico de Difusão de Denoising, cuja versão mais recente pode ser baixada como 1.9.4sourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Denoising Diffusion Probabilistic Model with OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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Modelo Probabilístico de Difusão de Denoising
DESCRIÇÃO
Implementação do Modelo Probabilístico de Difusão Denoising em Pytorch. É uma nova abordagem para modelagem generativa que pode ter o potencial de rivalizar com GANs. Ele usa correspondência de pontuação de redução de ruído para estimar o gradiente da distribuição de dados, seguido por amostragem de Langevin para obter amostras da distribuição verdadeira. Se você simplesmente deseja passar um nome de pasta e as dimensões de imagem desejadas, pode usar a classe Trainer para treinar facilmente um modelo.
Funcionalidades
- Código anotado por cientistas de pesquisa
- Esta implementação foi transcrita da versão oficial do Tensorflow
- As amostras e os pontos de verificação do modelo serão registrados em ./results periodicamente
- A classe Trainer agora está equipada com Accelerator
- Você pode facilmente fazer treinamento multi-gpu em duas etapas
- Uma nova abordagem para modelagem generativa
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/denoising-diff-probabil.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.