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diffusion:去噪扩散概率模型
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去噪扩散概率模型 乔纳森·何(Jonathan Ho),阿杰伊·贾恩(Ajay Jain),彼得阿比尔 论文: : 网址: : 实验在Google Cloud TPU v3-8上运行。需要TensorFlow 1.15和Python 3.5,以及CPU实例的以下依赖关系(请参阅requirements.txt ): pip3 install fire pip3 install scipy pip3 install pillow pip3 install tensorflow-probability==0.8 pip3 install tensorflow-gan==0.0.0.dev0 pip3 install tensorflow-datasets==2.1.0 培训和评估脚本位于scripts/子目录中。运行训练和评估的命令在脚本顶部的注释中。数据存储在GCS存储桶中。编写脚本
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diffusion-master.zip (21个子文件)
diffusion-master
.gitignore 2KB
diffusion_tf
__init__.py 0B
diffusion_utils.py 12KB
models
__init__.py 0B
unet.py 5KB
utils.py 6KB
tpu_utils
__init__.py 0B
datasets.py 5KB
simple_eval_worker.py 8KB
tpu_summaries.py 3KB
classifier_metrics_numpy.py 8KB
tpu_utils.py 20KB
nn.py 4KB
diffusion_utils_2.py 16KB
requirements.txt 2KB
resources
samples.png 941KB
scripts
run_cifar.py 7KB
__init__.py 0B
run_celebahq.py 6KB
run_lsun.py 7KB
README.md 1KB
共 21 条
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资源评论
- 好运爆棚2023-07-25该文件的扩散概率模型对于去噪问题提供了一种有效的解决方案,值得重视。
- IYA17382023-07-25这个文件提供了一个很有深度的去噪扩散概率模型,非常适用于实际应用。
- 人亲卓玛2023-07-25该文件的解释和应用实例很清晰,使得普通用户也能理解和使用这个扩散概率模型。
- 洋葱庄2023-07-25这个文件中的去噪扩散概率模型在应用中表现出了令人印象深刻的效果。
- 三更寒天2023-07-25这篇论文提供了一个实用的去噪方法,可以帮助我们解决许多实际问题。
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