Aceasta este aplicația Windows numită Video Diffusion - Pytorch a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca 0.6.0.zip. Poate fi rulat online în furnizorul de găzduire gratuit OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită Video Diffusion - Pytorch with 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 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.
SCREENSHOTS
Ad
Video Diffusion - Pytorch
DESCRIERE
Implementarea modelelor de difuzare video, noua lucrare a lui Jonathan Ho care extinde DDPM-urile la generarea video - în Pytorch. Implementarea modelelor de difuzare video, noua lucrare a lui Jonathan Ho care extinde DDPM-urile la generarea video - în Pytorch. Utilizează o rețea U-net specială, factor spațiu-timp, extinzând generarea de la imagini 2D la videoclipuri 3D. 14k pentru mnist cu mișcare dificilă (convergând mult mai rapid și mai bine decât NUWA) - wip. Orice dezvoltare nouă pentru sinteza text-to-video va fi centralizată la Imagen-pytorch. Pentru condiționarea textului, au derivat încorporarea textului prin trecerea mai întâi a textului tokenizat prin BERT-large. De asemenea, puteți trece direct descrierile videoclipului ca șiruri, dacă intenționați să utilizați BERT-base pentru condiționarea textului. Acest depozit conține, de asemenea, o clasă la îndemână Trainer pentru antrenament pe un folder de gif-uri. Fiecare gif trebuie să aibă dimensiunile corecte imagine_size și num_frames.
Categorii
- De la imagini 2D la videoclipuri 3D
- Co-training Imagini și Video
- Exemple de videoclipuri (ca fișiere gif) vor fi salvate periodic în ./results, la fel ca și parametrii modelului de difuzie
- De asemenea, puteți trece direct descrierile videoclipului ca șiruri
- Implementarea modelelor de difuzie video, noua lucrare a lui Jonathan Ho
- Folosește o rețea U specială factor spațiu-timp
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/video-diffusion-pytorch.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.
