Aceasta este aplicația Linux numită Denoising Diffusion Probabilistic Model a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca 1.9.4sourcecode.zip. Poate fi rulat online în furnizorul de găzduire gratuit OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită Model probabilistic de difuzie de denoisare cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
SCREENSHOTS
Ad
Model probabilistic de difuzie de dezgomot
DESCRIERE
Implementarea modelului probabilistic de difuzie de denoisare în Pytorch. Este o nouă abordare a modelării generative care poate avea potențialul de a rivaliza cu GAN-urile. Utilizează potrivirea scorului de dezgomot pentru a estima gradientul distribuției datelor, urmată de eșantionarea Langevin pentru a eșantiona din distribuția adevărată. Dacă doriți pur și simplu să transmiteți un nume de folder și dimensiunile dorite ale imaginii, puteți utiliza clasa Trainer pentru a antrena cu ușurință un model.
DESCRIERE
- Cod adnotat de cercetătorii de știință
- Această implementare a fost transcrisă din versiunea oficială Tensorflow
- Eșantioanele și punctele de control ale modelului vor fi înregistrate periodic în ./results
- Clasa Trainer este acum echipată cu Accelerator
- Puteți face cu ușurință antrenament multi-gpu în doi pași
- O nouă abordare a modelării generative
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/denoising-diff-probabil.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.