discoart
無料Use this repo skill for DiscoArt image generation, configuration/prompt scheduling, CLI, Jina serving, Docker runtime planning, and troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
4,234 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
Use this repo skill for DiscoArt image generation, configuration/prompt scheduling, CLI, Jina serving, Docker runtime planning, and troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guide ROS/Gazebo Velodyne mobile-robot navigation with the DRL-robot-navigation TD3 implementation, including simulator setup, environment contracts, bounded training, checkpoints, and policy evaluation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes DI-engine users to the right workflow for CLI/config launches, serial and framework-based RL pipelines, and environment integration.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use the fair-esm repository skill for protein language-model embeddings, ESMFold structure prediction, ESM-IF1 inverse folding, and zero-shot variant-effect scoring.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when working with ESPnet speech AI toolkit: installation, ESPnet2 recipes and training, pretrained inference/model zoo, ESPnet3 stage workflows, and repository testing.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Donut for OCR-free document understanding, checkpoint inference, fine-tuning, evaluation, and SynthDoG synthetic document generation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use the einops Python package for readable tensor rearrangement, reductions, repetition, named-axis einsum, packing, framework layers, and repository maintenance workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Load, generate, compile, rasterize, evaluate, train, and serve DeTikZify and Ti*k*Zero workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DreamCraft3D for image-conditioned 3D generation, staged optimization, texture boosting, export, and CUDA troubleshooting.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DeepMind dm_control for MuJoCo simulation, Control Suite environments, PyMJCF models, Composer tasks, rendering, and high-level locomotion/manipulation workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Operate doccano for text annotation, dataset import/export, auto-labeling, deployment, and repo maintenance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Guides Earth2Studio weather and climate inference workflows, data access, model and component selection, output/checkpoint handling, extension, and optional REST serving with backend-aware validation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route EdgeConnect requests for image inpainting setup, data preparation, training, checkpoint-backed testing, and evaluation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes easy12306 12306 captcha recognition tasks across pretrained inference, data preparation, text-model training, and image-model training workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes DINO DETR object-detection setup, COCO data validation, CUDA deformable-attention preparation, training, evaluation, inference, visualization, and bounded benchmarking tasks.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes EasyCV training, evaluation, prediction, export, and data workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Routes DreamOmni2 image generation, image editing, and Gradio demo workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Operate ECCV2022-RIFE video frame interpolation, benchmark evaluation, and training workflows from a source checkout.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use this skill for Hugging Face Diffusers tasks: pipeline inference, schedulers, adapters/loaders, training recipes, modular pipelines, conversion helpers, CLI checks, and repo maintenance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use detrex for detection-transformer configs, training/evaluation, demos, model zoo conversion, and package API debugging.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use Detectron2 for object detection, segmentation, configuration, datasets, training, inference, export, and extension workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use the DVC repository skill for data versioning, pipelines, experiments, remotes/cache, metrics/params/plots, Python API usage, and DVC codebase maintenance.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Route DLTK 0.2.1 medical-imaging workflows across legacy TensorFlow 1.x data, models, Estimators, and deployment utilities.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use DGL-LifeSci and dgllife for molecular graph learning, molecule featurization, datasets, property prediction, reaction prediction, binding affinity, model-zoo/pretrained models, and molecular generation workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。