微预算训练大型扩散模型的目录结构、启动文件与配置文件介绍

微预算训练大型扩散模型的目录结构、启动文件与配置文件介绍

micro_diffusion Official repository for our work on micro-budget training of large-scale diffusion models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/micro_diffusion

1. 项目的目录结构及介绍

micro_diffusion 项目是一个用于微预算训练大型扩散模型的官方存储库。以下是项目的目录结构及其介绍：

• assets/: 存储项目中使用到的静态资源，如图片、数据集等。
• configs/: 包含训练和模型配置的 YAML 文件。
• micro_diffusion/: 主 Python 模块，包含项目的核心代码。
  • models/: 模型定义和实现。
  • data/: 数据加载和预处理相关代码。
  • train/: 训练相关的代码。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的 Apache-2.0 许可文件。
• README.md: 项目的说明文件。
• setup.py: 用于安装 Python 包的设置文件。
• train.py: 主训练脚本。
• train_e2e.sh: 端到端的训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py 是项目的主训练脚本，负责启动和执行训练过程。以下是其基本用法：

# train.py 示例用法
if __name__ == "__main__":
    # 解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train a diffusion model.")
    parser.add_argument("--config-path", type=str, required=True, help="训练配置文件的路径")
    parser.add_argument("--config-name", type=str, required=True, help="配置文件名称")
    # ... 其他参数
    args = parser.parse_args()

    # 加载配置
    config = load_config(args.config_path, args.config_name)
    # 初始化模型
    model = create_model(config)
    # 开始训练
    train(model, config)

train_e2e.sh 是一个壳脚本，用于执行端到端的训练过程。以下是其示例用法：

# train_e2e.sh 示例用法
#!/bin/bash
python train.py --config-path ./configs --config-name res_256_pretrain.yaml
python train.py --config-path ./configs --config-name res_256_finetune.yaml
python train.py --config-path ./configs --config-name res_512_pretrain.yaml
python train.py --config-path ./configs --config-name res_512_finetune.yaml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，以 YAML 格式存储。这些文件定义了训练过程中的各种参数，如下所示：

• res_256_pretrain.yaml: 定义了在 256x256 分辨率下进行预训练的配置。
• res_256_finetune.yaml: 定义了在 256x256 分辨率下进行微调的配置。
• res_512_pretrain.yaml: 定义了在 512x512 分辨率下进行预训练的配置。
• res_512_finetune.yaml: 定义了在 512x512 分辨率下进行微调的配置。

以下是一个配置文件的示例内容：

train:
  dataset:
    name: 'my_dataset'
    path: './datadir'
  model:
    name: 'MicroDiT'
    params:
      latent_res: 64
      in_channels: 4
  optimizer:
    name: 'Adam'
    lr: 0.001
  epochs: 100

这个配置文件指定了数据集的路径、模型名称、参数、优化器和学习率等。通过修改这些配置文件，可以轻松调整训练过程以满足不同的需求。

micro_diffusion Official repository for our work on micro-budget training of large-scale diffusion models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/micro_diffusion