这是名为 Imagen - Pytorch 的 Linux 应用程序，其最新版本可以作为 1.25.11sourcecode.zip 下载。 它可以在免费的工作站托管提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 Imagen - Pytorch with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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图像-Pytorch
商品描述
在 Pytorch 中实现 Imagen，这是谷歌的文本到图像神经网络，击败了 DALL-E2。 它是文本到图像合成的新 SOTA。 在架构上，它实际上比 DALL-E2 简单得多。 它由一个级联 DDPM 组成，该 DDPM 以来自大型预训练 T5 模型（注意网络）的文本嵌入为条件。 它还包含动态裁剪，用于改进无分类器指导、噪声级调节和内存高效单元设计。 看起来既不需要 CLIP 也不需要之前的网络。 因此研究仍在继续。 对于更简单的训练，您可以直接提供文本字符串而不是预先计算文本编码。 （尽管出于缩放目的，您肯定会希望预先计算文本嵌入 + 掩码）
特征
- 文字说明的数量必须与图像的批量大小相匹配
- 使用 ImagenTrainer 包装器类，级联 DDPM 中所有 U-net 的指数移动平均值将在调用更新时自动处理
- 您还可以在没有文本的情况下训练 Imagen（无条件图像生成）
- 您还可以依靠 ImagenTrainer 自动训练 DataLoader 实例
- 使用一个命令行生成带有任何文本提示的图像
- Imagen 使用一种称为分类器免费指导的算法
程式语言
蟒蛇
分类目录
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/imagen-pytorch.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
