Đây là ứng dụng Linux có tên Image GPT, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng image-gptsourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên Image GPT với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH:
Hình ảnh GPT
SỰ MIÊU TẢ:
Image-GPT là mã nghiên cứu chính thức và các mô hình từ bài báo Generative Pretraining from Pixels của OpenAI. Dự án này điều chỉnh GPT-2 cho miền hình ảnh, cho thấy cùng một kiến trúc biến áp có thể mô hình hóa các chuỗi điểm ảnh mà không làm thay đổi cấu trúc cơ bản của nó. Nó cung cấp các tập lệnh để tải xuống các điểm kiểm tra được đào tạo trước có kích thước mô hình khác nhau (nhỏ, trung bình, lớn) được đào tạo trên các tập dữ liệu quy mô lớn và bao gồm các tiện ích để xử lý lượng tử hóa màu với bảng màu 9 bit. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng mã để lấy mẫu hình ảnh mới, đánh giá tổn thất sinh sản trên các tập dữ liệu như ImageNet hoặc CIFAR-10 và khám phá tác động của việc mở rộng quy mô đến hiệu suất. Mặc dù kho lưu trữ được lưu trữ và cung cấp nguyên trạng, nhưng nó vẫn là điểm khởi đầu có giá trị để thử nghiệm các biến áp tự hồi quy được áp dụng trực tiếp vào dữ liệu điểm ảnh thô. Bằng cách chứng minh tính linh hoạt của GPT trên các phương thức, Image-GPT đã ảnh hưởng đến nghiên cứu sinh sản đa phương thức sau này.
Tính năng
- GPT-2 được điều chỉnh để mô hình hóa hình ảnh tự hồi quy với chuỗi điểm ảnh
- Các điểm kiểm tra được đào tạo trước cho các mô hình nhỏ, vừa và lớn
- Tiện ích tải xuống bộ dữ liệu cho ImageNet và CIFAR-10 ở định dạng màu 9 bit
- Công cụ phân cụm màu để lượng tử hóa và giải mã giữa 9-bit và RGB
- Các tập lệnh lấy mẫu để tạo hình ảnh mới từ các điểm kiểm tra đã được đào tạo
- Các tập lệnh đánh giá để tái tạo các chuẩn mực mất mát sinh sản trên các tập dữ liệu
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/image-gpt.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.