这是名为 Guided Diffusion 的 Windows 应用，其最新版本可以下载为 guided-diffusionsourcecode.tar.gz。它可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 Guided Diffusion 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。
SCREENSHOTS
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引导扩散
商品描述
引导扩散代码库以图像合成的扩散模型为中心，重点关注分类器引导和对早期扩散框架的改进。它源自 OpenAI 的改进型扩散工作，并进行了增强，包含引导生成功能，其中分类器（或其他引导机制）可以引导采样朝向所需的类别或属性。代码提供了模型定义（UNet、扩散计划）、采样和训练脚本，以及用于引导和评估的实用程序。一个关键的见解是，将扩散采样与分类器梯度相结合，可以对生成的图像进行精细控制，在多样性和保真度之间进行权衡。该代码库包含 image_train.py、image_sample.py 和 classifier_train.py 等脚本，用于训练扩散模型、生成样本和训练引导分类器。它还附带预先计算的评估批次和基线比较，以支持新模型的可重复基准测试。
功能
- 扩散模型架构（UNet、噪声计划、训练实用程序）
- 分类器引导采样：将扩散与分类器梯度相结合
- 用于训练模型（image_train.py）、采样（image_sample.py）和分类器训练的脚本
- 预先计算的评估批次和可重复性的基线指标
- 模块化代码支持新的指导模式或架构调整
- 从改进扩散分支发展而来，并增强了引导生成
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/guided-diffusion.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。
