这是名为 Video Diffusion - Pytorch 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 0.6.0.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行此名为 Video Diffusion - 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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视频扩散——Pytorch
商品描述
视频扩散模型的实现，Jonathan Ho 的新论文将 DDPM 扩展到视频生成 - 在 Pytorch 中。 视频扩散模型的实现，Jonathan Ho 的新论文将 DDPM 扩展到视频生成 - 在 Pytorch 中。 它使用特殊的时空因子 U-net，将生成从 2D 图像扩展到 3D 视频。 14k 用于难以移动的 mnist（收敛速度比 NUWA 更快更好）- wip。 文本到视频合成的任何新发展都将集中在 Imagen-pytorch。 为了对文本进行调节，他们首先通过 BERT-large 传递标记化的文本来导出文本嵌入。 如果您计划使用 BERT-base 进行文本调节，您也可以直接将视频的描述作为字符串传递。 这个存储库还包含一个方便的 Trainer 类，用于在 gif 文件夹上进行培训。 每个 gif 必须具有正确的尺寸 image_size 和 num_frames。
功能
- 从 2D 图像到 3D 视频
- 联合训练图像和视频
- 示例视频（作为 gif 文件）将定期保存到 ./results，扩散模型参数也是如此
- 也可以直接将视频的描述作为字符串传入
- 视频扩散模型的实现，Jonathan Ho 的新论文
- 它使用特殊的时空因子U-net
程式语言
Python
分类
这个应用程序也可以从 https://sourceforge.net/projects/video-diffusion-pytorch.mirror/ 获取。 它已托管在 OnWorks 中，以便以最简单的方式从我们的免费操作系统之一在线运行。
