ai-science-diffusion-generative-models

SKILLFlusso di lavorocommunity
v0.0.0Pavel-KravchenkoUnknownAggiornato 3 mesi faFonte →

Code DDPM/DDIM diffusion samplers, linear/cosine noise schedules, and DDRM inverse-problem solving (denoising, inpainting, super-resolution) in NumPy/PyTorch. Use for forward/reverse diffusion, score matching, or DDIM sampling.

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4Stelle del repo
1Client
1Formati
3 mesi faUltimo aggiornamento
Skill
AutorePavel-Kravchenko
Versione0.0.0
LicenzaUnknown
CategoriaFlusso di lavoro
Formatiskill.md
PromptNon pubblicato
Compatibilità
Claude✓ Supportato
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Descrizione

Code DDPM/DDIM diffusion samplers, linear/cosine noise schedules, and DDRM inverse-problem solving (denoising, inpainting, super-resolution) in NumPy/PyTorch. Use for forward/reverse diffusion, score matching, or DDIM sampling.

Parole chiave
skillclaude

Nessuna copertura delle dipendenze

Questa voce non pubblica alcun pacchetto npm, quindi Forge non ha un albero delle dipendenze per essa. È una lacuna di copertura, non l'affermazione che non abbia dipendenze.