Đây là ứng dụng Windows có tên Consistency Models, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng consistency_modelssourcecode.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 Consistency Models 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 bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks 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 và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH:
Mô hình nhất quán
SỰ MIÊU TẢ:
consistency_models là kho lưu trữ cho Consistency Models, một họ mô hình sinh mới được OpenAI giới thiệu, nhằm mục đích tạo ra các mẫu chất lượng cao bằng cách ánh xạ nhiễu trực tiếp vào dữ liệu — tránh nhu cầu về các chuỗi khuếch tán dài. Kho lưu trữ này xây dựng và mở rộng các khuôn khổ mô hình khuếch tán (ví dụ: dựa trên cơ sở mã khuếch tán có hướng dẫn), bổ sung các kỹ thuật như chưng cất tính nhất quán và huấn luyện tính nhất quán để cho phép tạo mẫu nhanh chóng, thường chỉ trong một bước. Kho lưu trữ được triển khai trong PyTorch và bao gồm hỗ trợ cho các thí nghiệm quy mô lớn trên các tập dữ liệu như các biến thể ImageNet-64 và LSUN. Kho lưu trữ này cũng chứa các mô hình điểm kiểm tra, tập lệnh đánh giá và các biến thể của thuật toán lấy mẫu/chỉnh sửa được mô tả trong bài báo. Vì các mô hình tính nhất quán làm giảm số bước suy luận, chúng rất hứa hẹn cho các hệ thống sinh thời gian thực hoặc có độ trễ thấp.
Tính năng
- Tiếng ồn trực tiếp → ánh xạ dữ liệu cho thế hệ một bước hoặc vài bước
- Triển khai chưng cất độ đặc và đào tạo độ đặc
- Hỗ trợ các thuật toán lấy mẫu và chỉnh sửa (chỉnh sửa hình ảnh, nội suy)
- Các điểm kiểm tra và tập lệnh đánh giá cho các tập dữ liệu như ImageNet và LSUN
- Kiến trúc PyTorch mô-đun được xây dựng dựa trên các khuôn khổ khuếch tán trước đó
- Thẻ mẫu và tài liệu hướng dẫn sử dụng, hạn chế và đánh giá chuẩn
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/consistency-models.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.