Inicio Proyectos CBGBench
CBGBench
Python

CBGBench

Repositorio de código oficial de < CBGBench: Completar el Espacio en Blanco del Gráfico de Unión de Complejos de Proteínas >

por EDAPINENUT · GitHub
Estrellas
Ramas
Licencia
Creado
Último commit
Categoría
Lenguaje
benchmarkdiffusion-modelsdrug-designGPL-3.0Python
Ver en GitHub
En palabras simples

Realiza pruebas comparativas y diseña nuevas moléculas para el desarrollo de fármacos utilizando métodos avanzados de IA.

¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
CBGBench — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
330327
2026-07-202026-08-31
📈 Sigue CBGBench

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Repositorio de código oficial de < CBGBench: Completar el Espacio en Blanco del Gráfico de Unión de Complejos de Proteínas >

CBGBench tiene 329 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 38 veces. CBGBench está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2024. CBGBench está disponible bajo la licencia GPL-3.0. Sus temas principales son: benchmark, diffusion-models, drug-design, generative-ai.

Frequently asked questions

¿Qué es CBGBench?

Repositorio de código oficial de < CBGBench: Completar el Espacio en Blanco del Gráfico de Unión de Complejos de Proteínas >

¿CBGBench es de código abierto?

CBGBench es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia GPL-3.0.

¿CBGBench es gratis?

Sí. CBGBench es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo. Su licencia GPL-3.0 es copyleft: toda versión modificada que distribuya debe permanecer bajo la misma licencia.

¿Bajo qué licencia está CBGBench?

CBGBench está disponible bajo la licencia GPL-3.0.

¿En qué lenguaje está escrito CBGBench?

CBGBench está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — CBGBench

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=edapinenut-cbgbench)](https://olud.ai/project/edapinenut-cbgbench.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →
Paella
Implementación oficial de Paella https://arxiv.org/abs/2211.07292v2
748 · diffusion-models
compartegenerative-modeldiffusion-models
Awesome-Diffusion-Models
Una colección de recursos y artículos sobre Modelos de Difusión
12.4k · artificial-intelligence
compartegenerative-modeldiffusion-models
MeanFlow
Implementación de PyTorch de MeanFlow & iMF (modelado generativo de un solo paso).
1.2k · diffusion-models
compartegenerative-modeldiffusion-models
targetdiff
La implementación oficial de Difusión 3D Equivariante para Generación de Moléculas Conscientes…
344 · ai-for-science
compartedrug-designdiffusion-models
DiffLinker
DiffLinker: Modelo de Difusión Condicional 3D Equivariante para Diseño de Enlazadores Molecular…
390 · diffusion-models
compartedrug-designdiffusion-models
CRM
[ECCV 2024] Conversión de imagen única a malla texturizada 3D en 10 segundos con el modelo de r…
690 · 3d
compartegenerative-modeldiffusion-models
RelayDiffusion
La implementación oficial de "Relay Diffusion: Unificando el proceso de difusión a través de re…
314 · diffusion-models
compartegenerative-modeldiffusion-models
story-iter
[ICLR 2026] Un marco iterativo sin entrenamiento para la visualización de historias largas
961 · diffusion-models
compartegenerative-modeldiffusion-models
DNA-Diffusion
🧬 Modelado generativo de secuencias de ADN reguladoras con modelos probabilísticos de difusión…
490 · deep-learning
compartegenerative-modeldiffusion-models
MeshDiffusion
Implementación oficial de "MeshDiffusion: Modelado Generativo de Mallas 3D Basado en Puntajes"…
834 · diffusion-models
compartegenerative-modeldiffusion-models

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.