Dies ist die Windows-App namens Make-A-Video - Pytorch (wip), deren neueste Version als 0.2.0.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Make-A-Video - Pytorch (wip) mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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Make-A-Video – Pytorch (wip)
BESCHREIBUNG
Implementierung von Make-A-Video, dem neuen SOTA-Text-zu-Video-Generator von Meta AI, in Pytorch. Sie kombinieren Pseudo-3D-Faltungen (axiale Faltungen) und zeitliche Aufmerksamkeit und zeigen eine viel bessere zeitliche Fusion. Die Pseudo-3D-Faltungen sind kein neues Konzept. Es wurde bereits in anderen Zusammenhängen untersucht, beispielsweise zur Vorhersage von Proteinkontakten als „dimensionale hybride Restnetzwerke“. Der Kern des Artikels besteht darin, ein SOTA-Text-zu-Bild-Modell zu nehmen (hier wird DALL-E2 verwendet, aber die gleichen Lernpunkte würden problemlos auf Imagen anwendbar sein), ein paar kleinere Änderungen vorzunehmen, um die Aufmerksamkeit im Laufe der Zeit zu wahren und auf andere Weise Um die Rechenkosten zu sparen, führen Sie die Frame-Interpolation korrekt durch und erhalten Sie ein großartiges Videomodell. Beim Übergeben von Bildern (wenn man die Bilder zuerst vorab trainieren würde) werden sowohl die zeitliche Faltung als auch die Aufmerksamkeit automatisch übersprungen. Mit anderen Worten: Sie können dies direkt in Ihrem 2D-Unet verwenden und es dann auf ein 3D-Unet portieren, sobald diese Phase des Trainings abgeschlossen ist.
Eigenschaften
- Die zeitlichen Module werden initialisiert, um die Identität auszugeben, wie es in der Arbeit getan wurde
- Sie können die beiden Module auch so steuern, dass bei der Eingabe dreidimensionaler Merkmale nur räumlich trainiert wird
- Vollständiges SpaceTimeUnit, das unabhängig von Bild- oder Videotraining ist und bei dem die Zeit ignoriert werden kann, selbst wenn ein Video übergeben wird
- Beim Übergeben von Bildern (wenn man die Bilder zuerst vorab trainieren würde) werden sowohl die zeitliche Faltung als auch die Aufmerksamkeit automatisch übersprungen
- Der Kern des Artikels besteht darin, ein SOTA-Text-zu-Bild-Modell zu verwenden
- Implementierung von Make-A-Video, dem neuen SOTA-Text-zu-Video-Generator von Meta AI, in Pytorch
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/make-a-video-pytorch.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
