guided text generation with classifier free language diffusion

Geração de texto guiado com difusão de linguagem sem classificadores

Autor: Victor v. Hobe-Gelting

Este repositório se baseia e é uma adaptação de código de:

Difusão-LM melhora a geração de texto controlável

Repositório: https://github.com/xiangli1999/diffusion-lm

Papel: https://arxiv.org/pdf/2205.14217.pdf

Modelos probabilísticos de difusão denoising

Repositório: https://github.com/hojonathnhonho/diffusion

Papel: https://arxiv.org/abs/2006.11239

Modelos probabilísticos de difusão de denoising aprimorados

Repositório: https://github.com/openai/improted-diffusion

Papel: https://arxiv.org/abs/2102.09672

Modelos de difusão batem Gans na síntese de imagem

Repositório: https://github.com/openai/guided-diffusion

Papel: https://arxiv.org/abs/2105.05233

Glide: Rumo a geração de imagens fotorrealistas e edição com modelos de difusão guiada por texto

Repositório: https://github.com/openai/glide-text2im

Papel: https://arxiv.org/abs/2112.10741

Glid-3

Repositório: https://github.com/jack000/glid-3

Configuração do CONDA:

 conda install - c conda - forge mpi4py
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit = 11.3 - c pytorch
pip install - e improved - diffusion /
pip install - e transformers /
pip install spacy == 3.2 . 4
pip install datasets == 1.8 . 0
pip install huggingface_hub == 0.4 . 0
pip install wandb 

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Difusão de trem-lm:

cd improved-diffusion;

python scripts/run_train.py --diff_steps 2000 --model_arch transformer --lr 0.0001 --lr_anneal_steps 400000 --save_interval 50000 --seed 101 --noise_schedule sqrt --in_channel 128 --modality roc-free --submit no --padding_mode pad --app "--predict_xstart True --training_mode e2e --vocab_size 11043 --roc_train datasets/ROCstory " --notes xstart_e2e --bsz 64

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Geração de texto controlável

python scripts/infill_free.py --model_path 'diffusion_models/diff_roc-free_pad_rand128_transformer_lr0.0001_0.0_2000_sqrt_Lsimple_h128_s2_d0.1_sd101_xstart_e2e/model{model epochs}.pt' --eval_task_ 'free_emotion' --use_ddim True --notes "tree_adagrad" --eta 1. --verbose pipe

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