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Imagen - download do Pytorch para Windows

Faça o download gratuito do aplicativo Imagen - Pytorch para Windows para executar online win Wine no Ubuntu online, Fedora online ou Debian online

Este é o aplicativo do Windows denominado Imagen - Pytorch, cuja versão mais recente pode ser baixada como 1.25.11sourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.

Baixe e execute online este aplicativo chamado Imagen - Pytorch com OnWorks gratuitamente.

Siga estas instruções para executar este aplicativo:

- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.

- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.

- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.

- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.

- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.

- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.

- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.

Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.

SCREENSHOTS

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Imagem - Pytorch


DESCRIÇÃO

Implementação do Imagen, a Rede Neural Text-to-Image do Google que supera o DALL-E2, em Pytorch. É o novo SOTA para síntese de texto para imagem. Arquitetonicamente, é realmente muito mais simples que o DALL-E2. Consiste em um DDPM em cascata condicionado a embeddings de texto de um grande modelo T5 pré-treinado (rede de atenção). Ele também contém recorte dinâmico para melhor orientação sem classificador, condicionamento de nível de ruído e um design de unidade com eficiência de memória. Parece que nem o CLIP nem a rede anterior são necessários. E assim as pesquisas continuam. Para um treinamento mais simples, você pode fornecer diretamente strings de texto em vez de pré-computar codificações de texto. (Embora para fins de dimensionamento, você definitivamente desejará pré-computar as incorporações textuais + máscara)



Recursos

  • O número de legendas textuais deve corresponder ao tamanho do lote das imagens
  • Com a classe de wrapper ImagenTrainer, as médias móveis exponenciais para todas as U-nets no DDPM em cascata serão atendidas automaticamente ao chamar update
  • Você também pode treinar Imagen sem texto (geração de imagem incondicional)
  • Você também pode contar com o ImagenTrainer para treinar automaticamente as instâncias do DataLoader
  • Gere uma imagem com qualquer prompt de texto usando uma linha de comando
  • Imagen usa um algoritmo chamado Classifier Free Guidance


Linguagem de Programação

Python


Categorias

Redes, aprendizado de máquina, bibliotecas de redes neurais

Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/imagen-pytorch.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.


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