Bu, en son sürümü 0.6.0.zip olarak indirilebilen Video Difüzyon - Pytorch adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Video Difüzyon - Pytorch 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
Ad
Video Yayılımı - Pytorch
TANIM
Video Difüzyon Modellerinin Uygulanması, Jonathan Ho'nun Pytorch'ta DDPM'leri Video Üretimine genişleten yeni makalesi. Video Difüzyon Modellerinin Uygulanması, Jonathan Ho'nun Pytorch'ta DDPM'leri Video Üretimine genişleten yeni makalesi. Üretimi 2D görüntülerden 3D videolara genişleten özel bir uzay-zaman faktörlü U-net kullanır. Zor hareket eden mnist için 14k (NUWA'dan çok daha hızlı ve daha iyi yakınsama) - wip. Metinden videoya sentezi için herhangi bir yeni gelişme, Imagen-pytorch'ta merkezileştirilecektir. Metni koşullandırmak için, önce belirtilmiş metni BERT-large aracılığıyla geçirerek metin yerleştirmeleri elde ettiler. Metin koşullandırma için BERT-base kullanmayı planlıyorsanız, videonun açıklamalarını doğrudan dizeler olarak da iletebilirsiniz. Bu havuz aynı zamanda bir gif klasörü üzerinde eğitim için kullanışlı bir Eğitmen sınıfı içerir. Her gif, doğru image_size ve num_frames boyutlarında olmalıdır.
Özellikler
- 2D görüntülerden 3D videolara
- Ortak Eğitim Resimleri ve Videosu
- Örnek videolar (gif dosyaları olarak), difüzyon modeli parametreleri gibi periyodik olarak ./results'a kaydedilecektir.
- Videonun açıklamalarını doğrudan dizeler olarak da iletebilirsiniz.
- Video Difüzyon Modellerinin Uygulanması, Jonathan Ho'nun yeni makalesi
- Özel bir uzay-zaman faktörlü U-net kullanır.
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/video-diffusion-pytorch.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz Operatif Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde online olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks üzerinde barındırılmıştır.
