Aceasta este aplicația Windows numită Consistency Models, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele consistency_modelssourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online gratuit această aplicație numită Modele de Consistență cu OnWorks.
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 orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks 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 și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
CAPTURĂ DE ECRAN:
Modele de consistență
DESCRIERE:
consistency_models este depozitul pentru Consistency Models, o nouă familie de modele generative introdusă de OpenAI, care își propune să genereze eșantioane de înaltă calitate prin maparea zgomotului direct în date - eliminând necesitatea unor lanțuri lungi de difuzie. Se bazează pe și extinde cadrele modelelor de difuzie (de exemplu, pe baza de cod a difuziei ghidate), adăugând tehnici precum distilarea consistenței și antrenamentul consistenței pentru a permite generarea rapidă de eșantioane, adesea într-un singur pas. Depozitul este implementat în PyTorch și include suport pentru experimente la scară largă pe seturi de date precum variantele ImageNet-64 și LSUN. De asemenea, conține modele cu puncte de control, scripturi de evaluare și variante de algoritmi de eșantionare/editare descriși în lucrare. Deoarece modelele de consistență reduc numărul de pași de inferență, acestea sunt promițătoare pentru sistemele generative în timp real sau cu latență redusă.
Categorii
- Zgomot direct → mapare a datelor pentru generarea într-un singur pas sau în câțiva pași
- Implementarea distilării consistenței și a instruirii privind consistența
- Suport pentru algoritmi de eșantionare și editare (editare de imagini, interpolare)
- Puncte de control și scripturi de evaluare pentru seturi de date precum ImageNet și LSUN
- Arhitectură modulară PyTorch construită pe baza unor framework-uri de difuzare anterioare
- Fișe model și documentație pentru utilizarea preconizată, limitări și analiză comparativă
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/consistency-models.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.