pytorch-lightning

Bản fork của so-vits-svc hỗ trợ thời gian thực, giao diện cải tiến và nhiều tính năng hơn.

SUPIR nhằm phát triển các thuật toán thực tế để phục hồi ảnh chân thực trong tự nhiên. Bản demo trực tuyến mới của chúng tôi cũng đã được phát hành tại suppixel.ai.

PyTorch Lightning + Hydra. Một mẫu template cực kỳ thân thiện với người dùng để thử nghiệm ML. ⚡🔥⚡

Dự báo chuỗi thời gian với PyTorch

Kho lưu trữ các hướng dẫn Jupyter notebook dùng để giảng dạy Khóa học Deep Learning tại Đại học Amsterdam (MSc AI), Mùa thu 2023

🔎 Giám sát quá trình huấn luyện mô hình deep learning và việc sử dụng phần cứng từ điện thoại di động của bạn 📱

Bản cài đặt PyTorch của Pointnet2/Pointnet++

Một framework thống nhất dành cho các mô hình Deep Learning trên dữ liệu dạng bảng

solo-learn: một thư viện các phương pháp tự giám sát để học biểu diễn hình ảnh, được hỗ trợ bởi Pytorch Lightning

Các mô hình và mã nguồn đã huấn luyện để dự đoán bình luận độc hại trên cả 3 thử thách Jigsaw Toxic Comment. Được xây dựng bằng ⚡ Pytorch Lightning và 🤗 Transformers. Để truy cập API của chúng tôi, vui lòng gửi email đến contact@unitary.ai.

UNetFormer: Một transformer kiểu UNet để phân đoạn ngữ nghĩa hiệu quả hình ảnh cảnh quan đô thị viễn thám, ISPRS. Ngoài ra, bao gồm các vision transformer và CNN khác cho việc phân đoạn hình ảnh vệ tinh, hình ảnh trên không và hình ảnh UAV.

Các đường ống học khoảng cách và truy xuất, mô hình và kho lưu trữ.

Một thư viện PyTorch dành cho mọi khía cạnh của Học tăng cường (RL) trong Tối ưu hóa tổ hợp (CO).

Mô hình OCR LaTeX SOTA tối giản với chỉ 20 triệu tham số, chạy trên trình duyệt. Cung cấp quy trình huấn luyện đầy đủ để tự tái tạo.

Một khung thị giác máy tính bất khả tri - Có thể cắm vào bất kỳ thư viện huấn luyện nào: Fastai, Pytorch-Lightning và nhiều thư viện khác trong tương lai

Kho lưu trữ chính thức cho bài báo CVPR 2022 EMOCA: Emotion Driven Monocular Face Capture And Animation. EMOCA nhận đầu vào là một ảnh khuôn mặt duy nhất để tạo ra mô hình tái dựng 3D. EMOCA thiết lập tiêu chuẩn mới trong việc tái dựng các hình ảnh giàu cảm xúc trong môi trường thực tế.

Học sâu với mạng thần kinh xung (SNN) trong PyTorch.

Mạng thần kinh dựa trên vật lý cho mô hình hóa nâng cao

Công cụ mô phỏng động lực học phân tử (MD) đầu cuối sử dụng PyTorch.

Framework cực nhanh để tinh chỉnh các mô hình học tương đồng

Mô hình nhận diện và trích xuất kiểu chữ CJK (Trung-Nhật-Hàn) đầu tiên, dự án phụ của YuzuMarker.

Các mô hình, tập lệnh và trọng số tiền huấn luyện Optical Flow cho PyTorch Lightning.

Triển khai PyTorch cho Perceiver, Perceiver IO và Perceiver AR, bao gồm các script PyTorch Lightning để huấn luyện phân tán.