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Awesome GitHub RepositoriesGenerative
Datasets created specifically to benchmark the performance of generative models.
Distinct from Evaluation Datasets: Focuses on the generation of visual datasets for benchmarking, not just static collections of inputs for LLMs.
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Awesome Generative GitHub Repositories
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- facebookresearch/dit
facebookresearch/DiT
8,642Ver en GitHubDiT es un modelo de difusión latente y framework de IA generativa basado en transformadores implementado en PyTorch. Funciona como un generador de imágenes condicionado por clases que reemplaza los backbones convolucionales tradicionales con una arquitectura de transformador para sintetizar imágenes de alta fidelidad. El proyecto utiliza procesamiento latente basado en parches y compresión de espacio latente para operar en representaciones de imágenes de baja dimensión. Incorpora guía condicional por clases y escalas de guía ajustables para controlar el contenido visual de las imágenes generadas durante el proceso de muestreo. El framework cubre el entrenamiento distribuido de modelos, el muestreo iterativo de ruido y la creación de conjuntos de datos de imágenes sintéticas. También incluye herramientas para la evaluación de la calidad del modelo para calcular puntuaciones de precisión y calidad frente a puntos de referencia estándar.
Enables parallel generation of large image batches to evaluate model performance across diverse datasets.
Python
