pytorch-lightning

リアルタイムサポート、改善されたインターフェース、およびより多くの機能を備えたso-vits-svcのフォーク。

SUPIRは、実環境におけるフォトリアリスティックな画像復元のための実用的なアルゴリズムの開発を目指しています。新しいオンラインデモはsuppixel.aiでも公開されています。

PyTorch Lightning + Hydra。ML実験のための非常に使いやすいテンプレート。⚡🔥⚡

PyTorchによる時系列予測

アムステルダム大学（MSc AI）のディープラーニングコース（2023年秋）の授業用Jupyterノートブックチュートリアルのリポジトリ

🔎 携帯電話からディープラーニングモデルの学習とハードウェアの使用状況を監視 📱

Pointnet2/Pointnet++のPyTorch実装

表形式データのためのディープラーニングモデル向け統合フレームワーク

solo-learn: PyTorch Lightning を活用した、視覚表現学習のための自己教師あり学習メソッドライブラリ

Jigsawの有害コメント検出コンペティションの全3回において、有害コメントを予測するための学習済みモデルとコード。⚡ Pytorch Lightningと🤗 Transformersを使用して構築されています。APIへのアクセスについては、contact@unitary.aiまでメールでお問い合わせください。

UNetFormer: リモートセンシング都市シーン画像の効率的なセマンティックセグメンテーションのためのUNetライクなトランスフォーマー（ISPRS）。また、衛星、航空、UAV画像セグメンテーション用の他のVision TransformerやCNNも含みます。

メトリック学習と検索のパイプライン、モデル、およびモデル集。

組み合わせ最適化（CO）のための強化学習（RL）全般を扱うPyTorchライブラリ

わずか20Mのパラメータでブラウザ上で動作する、ミニマルな SOTA LaTeX OCR モデル。自己再現のための完全なトレーニングパイプラインを提供。

アグノスティックなコンピュータビジョンフレームワーク - FastaiやPytorch-Lightningなど、あらゆるトレーニングライブラリにプラグイン可能（今後さらに追加予定）

CVPR 2022 の論文「EMOCA: Emotion Driven Monocular Face Capture And Animation」の公式リポジトリ。EMOCA は顔の単一画像を入力として受け取り、3D 再構築を生成します。EMOCA は、野外における感情豊かな画像の再構築において新しい基準を打ち立てます。

PyTorchによるスパイキングニューラルネットワーク（SNN）のディープラーニング

高度なモデリングのための物理情報ニューラルネットワーク

PyTorch を使用したエンドツーエンドの分子動力学（MD）エンジン

類似度学習モデルのファインチューニングを極めて高速に行うフレームワーク

✨ 史上初の CJK（日中韓）フォント識別およびスタイル抽出モデル。YuzuMarker のフォント識別モデルと実装 / YuzuMarker のサイドプロジェクト

PyTorch Lightning オプティカルフローモデル、スクリプト、および事前学習済み重み

分散学習用の PyTorch Lightning スクリプトを備えた Perceiver、Perceiver IO、Perceiver AR の PyTorch 実装