Bu, en son sürümü consistency_modelssourcecode.tar.gz olarak indirilebilen Consistency Models adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Consistency Models with OnWorks adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
Tutarlılık Modelleri
AÇIKLAMA:
consistency_models, OpenAI tarafından tanıtılan ve gürültüyü doğrudan verilere eşleyerek yüksek kaliteli örnekler üretmeyi amaçlayan yeni bir üretken model ailesi olan Tutarlılık Modelleri'nin deposudur. Bu model, uzun difüzyon zincirlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak tutarlılık damıtma ve tutarlılık eğitimi gibi teknikler ekleyerek (örneğin, rehberli difüzyon kod tabanına dayalı) difüzyon modeli çerçevelerini temel alır ve genişletir. Depo, PyTorch'ta uygulanır ve ImageNet-64 ve LSUN varyantları gibi veri kümeleri üzerinde büyük ölçekli deneyler için destek içerir. Ayrıca, makalede açıklanan kontrol noktalı modeller, değerlendirme betikleri ve örnekleme/düzenleme algoritmalarının varyantlarını da içerir. Tutarlılık modelleri çıkarım adımlarının sayısını azalttığı için gerçek zamanlı veya düşük gecikmeli üretken sistemler için umut vericidir.
Özellikler
- Doğrudan gürültü → tek adımlı veya birkaç adımlı üretim için veri eşleme
- Tutarlılık damıtma ve tutarlılık eğitiminin uygulanması
- Örnekleme ve düzenleme algoritmalarına (görüntü düzenleme, enterpolasyon) destek
- ImageNet ve LSUN gibi veri kümeleri için kontrol noktaları ve değerlendirme betikleri
- Önceki yayılma çerçeveleri üzerine inşa edilmiş modüler PyTorch mimarisi
- Amaçlanan kullanım, sınırlamalar ve kıyaslama için model kartları ve belgeler
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/consistency-models.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden biri üzerinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.