Add tasks related to autoencoding and compression
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 48/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- huggingface
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza revisando cómo están definidas las tareas existentes de visión por computadora y comprensión de audio, y luego compáralas con la documentación enlazada de los autoencoders de Hugging Face EnCodec y Diffusers. Se considera completado cuando el proyecto enumera tareas adecuadas para la compresión de audio, imágenes y video, o documenta claramente cuáles de las tareas propuestas se aceptan.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Please consider adding tasks related to audio, image, video, and/or other types of lossy data compression.
There are many tasks related to computer vision and audio understanding, but none are suitable for papers that focus on compressing data.
My recommendation would be to add the following tasks:
Audio compression
Image compression
Video compression
Here are some popular models that are already built into the huggingface transformers/diffusers libraries focusing on compression:
https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/encodec
https://huggingface.co/docs/diffusers/api/models/autoencoder_dc
https://huggingface.co/docs/diffusers/api/models/autoencoderkl_cosmos
- Lenguaje dominante
- Sin datos de lenguaje
- Estrellas
- 11
- Forks
- 1
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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