Este é o aplicativo para Windows chamado Flow Matching, cuja versão mais recente pode ser baixada como flow_matchingsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Flow Matching com 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 qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows 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 e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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Correspondência de fluxo
DESCRIÇÃO
flow_matching é uma biblioteca PyTorch que implementa algoritmos de correspondência de fluxo em configurações contínuas e discretas, permitindo modelagem generativa por meio de campos vetoriais correspondentes em vez de difusão. A ideia subjacente é parametrizar um fluxo (um campo vetorial dependente do tempo) que transporta amostras de uma distribuição base simples para uma distribuição alvo e treinar por meio da correspondência de fluxos sem exigir estimativa de pontuação ou corrupção ruidosa — isso pode levar a um treinamento generativo mais eficiente ou estável. A biblioteca suporta fluxos de tempo contínuo (por meio de equações diferenciais) e análogos de tempo discreto, proporcionando flexibilidade no projeto e nas compensações. Ela fornece exemplos em todas as modalidades (imagens, distribuições 2D de brinquedo) para ajudar os usuários a entender como aplicar a correspondência de fluxo na prática. A base de código inclui cadernos que ilustram a correspondência de fluxo 2D, fluxos discretos e correspondência de fluxo Riemanniana em variedades curvas (por exemplo, toro plano) para suporte não euclidiano.
Recursos
- Correspondência de fluxo de tempo contínuo para modelagem generativa
- Métodos de correspondência de fluxo discreto para compensações alternativas
- Suporte para correspondência de fluxo de coletor Riemanniano (geometrias não euclidianas)
- Cadernos de exemplo ilustrando fluxos 2D, fluxos discretos e fluxos múltiplos
- Implementação do PyTorch com utilitários e integração pronta
- Scripts de configuração, especificação de ambiente e instalação fácil via setup.py
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/flow-matching.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
