Neo-360(NeO-360)
ICCV’23纸的Pytorch代码。 Neo 360:用于稀疏视图综合室外场景的神经场
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梦想:通过潜在想象力学习行为
访问Pixellib的官方文档https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/
Biggan的Pytorch实施具有验证的重量和转换脚本。
Happy Transformer可以轻松使用NLP变压器模型进行微调和推断。
Python的快速演变策略实施
基于Ubuntu Linux发行的开源虚拟助手
在Pytorch中实施感知者,一般的看法,并迭代关注
Parti的Parti的实施Parti在Pytorch中的纯粹基于注意的文本对图像神经网络
扩散模型的内存优化训练库
Lambdanetworks的实施,这是一种新的图像识别方法,以较少的计算到达SOTA
Musiclm的实现,这是Google Research发表的音乐模型文本,并进行了一些修改。
掠夺者:模块化深钢筋学习框架。专注于Starcraft II。支持健身房,阿塔里(Atari)和穆乔科(Mujoco)。
Python +推理 – Python中的模型部署库。有史以来最简单的模型推理服务器。
与卷积神经网络的图像脱毛。脚本和神经网络模型在此处可用
一个基于Pytorch的DEEPRL框架,用于在生物启发的环境中训练和研究人造物种。
跟踪Pytorch型号的指数移动平均值(EMA)版本的一种简单方法
利用LLM的统一框架