Alineación de difusión de video a través de gradientes de recompensa. Mejoramos una variedad de modelos de difusión de video como VideoCrafter, OpenSora, ModelScope y StableVideoDiffusion ajustándolos utilizando varios modelos de recompensa como HPS, PickScore, VideoMAE, VJEPA, YOLO, Aes.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasAlineación de difusión de video a través de gradientes de recompensa. Mejoramos una variedad de modelos de difusión de video como VideoCrafter, OpenSora, ModelScope y StableVideoDiffusion ajustándolos utilizando varios modelos de recompensa como HPS, PickScore, VideoMAE, VJEPA, YOLO, Aes.
VADER tiene 315 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 15 veces. VADER está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2024. Sus temas principales son: alignment, diffusion, reinforcement-learning, reinforcement-learning-human-feedback.
Alineación de difusión de video a través de gradientes de recompensa. Mejoramos una variedad de modelos de difusión de video como VideoCrafter, OpenSora, ModelScope y StableVideoDiffusion ajustándolos utilizando varios modelos de recompensa como HPS, PickScore, VideoMAE, VJEPA, YOLO, Aes.
VADER es un proyecto de código abierto.
Sí. VADER es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
VADER está escrito principalmente en Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/mihirp1998-vader.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.