InstructDiffusion 项目使用教程

InstructDiffusion 项目使用教程

InstructDiffusion PyTorch implementation of InstructDiffusion, a unifying and generic framework for aligning computer vision tasks with human instructions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InstructDiffusion

1. 项目目录结构及介绍

InstructDiffusion 项目的目录结构如下：

InstructDiffusion/
├── checkpoints/             # 存放预训练模型和自定义训练的模型权重文件
├── configs/                 # 配置文件目录，包含模型的配置信息
├── dataset/                 # 数据集目录，用于存放训练所需的数据
├── figure/                  # 存放项目相关的图片和可视化结果
├── scripts/                 # 脚本目录，包含启动项目、训练和推理等脚本
├── stable_diffusion/        # 稳定扩散模型的相关文件
├── utils/                   # 工具类文件，包含项目通用的方法和类
├── .DS_Store
├── .gitignore               # 指定 git 忽略的文件和目录
├── LICENSE                  # 项目许可证文件
├── README.md                # 项目说明文件
├── edit_app.py              # 启动交互式编辑 Gradio 应用的脚本
├── edit_cli.py              # 命令行界面编辑图片的脚本
├── environment.yaml         # Conda 环境配置文件
├── main.py                  # 项目主文件，用于启动训练和推理

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要有两个：main.py 和 edit_app.py。

• main.py：项目的主程序文件，用于执行模型的训练和推理操作。在训练模式下，它会根据配置文件加载模型并进行训练；在推理模式下，它会对输入的图片进行编辑。

• edit_app.py：用于启动一个交互式 Gradio 应用，允许用户通过图形界面编辑图片。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，主要包含以下文件：

• instruct_diffusion.yaml：InstructDiffusion 模型的配置文件，包含模型结构、损失函数、优化器等参数设置。

配置文件的一般结构如下：

model:
  # 模型结构配置
train:
  # 训练相关配置，如损失函数、优化器等
data:
  # 数据相关配置，如数据集路径、数据预处理等

用户可以通过修改这些配置文件来调整模型的训练和推理过程。例如，在推理时，可以通过修改 instruct_diffusion.yaml 中的参数来调整模型的行为，如分辨率、步骤数等。

InstructDiffusion PyTorch implementation of InstructDiffusion, a unifying and generic framework for aligning computer vision tasks with human instructions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InstructDiffusion