PyTorch

لقد أصبحت لينكس نظام التشغيل الافتراضي لمحترفي العلوم البياناتية، حيث توفر مرونة لا تُقاوم، أداءً متميزًا، ونظامًا غنيًا من الأدوات.

FLUX.1-dev هو نموذج قوي لتحويل النص إلى صورة ينتج نتائج مذهلة، ولكن متطلباته من الذاكرة البالغة 24 جيجابايت أو أكثر تجعله تحديًا لتشغيله على العديد من الأنظمة. تكميم GGUF لـ FLUX.1-dev يقدم حلًا، حيث يقلل من استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 50% مع الحفاظ على جودة الصورة الممتازة.

لقد أطلقت مختبرات Black Forest FLUX.1-Kontext-dev، نموذج ذكاء اصطناعي متقدم لتحويل الصور من خلال استخدام تعليمات نصية.

لقد استخدمت MMDetection (mmengine، mdet، mmcv) إلى حد كبير،
ولكن الآن يبدو أنه خارج اللعبة.
هذا أمر مأساوي. كنت أحب مكتبة النماذج الخاصة به.

في الآونة الأخيرة أصدرت مختبرات Black Forest مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى صورة. تُقال إن هذه النماذج تنتج صورًا ذات جودة أعلى بكثير. لنحاول استخدامها

عندما قمت تدريب مكتشف كائنات الذكاء الاصطناعي في وقت ما - كان LabelImg أداة مفيدة للغاية، لكن تصدير البيانات من Label Studio إلى تنسيق COCO لم يكن مقبولاً من قبل إطار عمل MMDetection..