这是名为 Consistency Models 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 consistency_modelssourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
免费下载并在线运行此名为 Consistency Models 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. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 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. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
截图：
一致性模型
描述：
consistency_models 是一致性模型 (Consistency Models) 的仓库。一致性模型是 OpenAI 推出的一系列全新生成模型，旨在通过将噪声直接映射到数据中来生成高质量样本，从而避免冗长的扩散链。它基于扩散模型框架（例如基于引导扩散代码库）并进行了扩展，添加了一致性蒸馏和一致性训练等技术，以实现快速（通常一步完成）的样本生成。该仓库使用 PyTorch 实现，支持在 ImageNet-64 和 LSUN 变体等数据集上进行大规模实验。它还包含检查点模型、评估脚本以及本文中描述的采样/编辑算法的变体。由于一致性模型减少了推理步骤，因此它们在实时或低延迟生成系统中具有广阔的应用前景。
功能
- 直接噪声→一步或几步生成的数据映射
- 一致性蒸馏和一致性训练的实现
- 支持采样和编辑算法（图像编辑、插值）
- ImageNet 和 LSUN 等数据集的检查点和评估脚本
- 基于早期扩散框架构建的模块化 PyTorch 架构
- 预期用途、限制和基准测试的模型卡和文档
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/consistency-models.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。