이것은 DALL-E 2 - Pytorch라는 Windows 앱으로, 최신 릴리스는 1.15.6sourcecode.zip으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
DALL-E 2 - Pytorch with OnWorks라는 이 앱을 온라인에서 무료로 다운로드하고 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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DALL-E 2 - 파이토치
기술
Pytorch에서 OpenAI의 업데이트된 텍스트-이미지 합성 신경망인 DALL-E 2 구현. 주요 참신함은 CLIP의 텍스트 임베딩을 기반으로 이미지 임베딩을 예측하는 이전 네트워크(자동회귀 변환기이든 확산 네트워크이든)와의 추가 간접 레이어인 것 같습니다. 특히, 이 저장소는 확산 사전 네트워크만 구축할 것입니다. 이것이 가장 성능이 좋은 변형이기 때문입니다(하지만 부수적으로 노이즈 제거 네트워크로 인과 변환기가 포함됨). DALLE-2를 교육하는 것은 3단계 프로세스이며 CLIP 교육은 가장 중요한. CLIP을 교육하려면 x-clip 패키지를 사용하거나 이미 많은 복제 노력이 진행 중인 LAION 디스코드에 가입할 수 있습니다. 그런 다음 훈련된 CLIP에서 오는 이미지 임베딩을 기반으로 이미지를 생성하는 방법을 학습하는 디코더를 훈련해야 합니다.
기능
- 텍스트에서 DALL-E2 이미지 생성
- 크기(예: 512x512)보다 큰 이미지에 대해 디코더를 학습시킬 수도 있습니다.
- 평신도의 경우 걱정하지 마십시오. 교육은 모두 CLI 도구로 자동화됩니다.
- 사전 처리된 CLIP 임베딩에 대한 교육
- 또는 클립 열기를 사용할 수도 있습니다.
- 인페인팅은 디코더에도 내장되어 있습니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/dall-e-2-pytorch.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
