一、ConsistentFlowDistillation 项目启动与配置教程

一、ConsistentFlowDistillation 项目启动与配置教程

ConsistentFlowDistillation [ICLR'25] Official Implementation for Consistent Flow Distillation for Text-to-3D Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ConsistentFlowDistillation

1. 项目目录结构及介绍

ConsistentFlowDistillation 项目目录结构如下：

ConsistentFlowDistillation/
├── data/                         # 存储数据集
├── distiller/                    # 知识蒸馏相关代码
│   ├── __init__.py
│   ├── distiller.py
│   └── utils.py
├── experiments/                  # 实验配置文件和启动脚本
│   ├── __init__.py
│   ├── train.py                  # 训练脚本
│   └── config/                   # 配置文件
│       ├── __init__.py
│       ├── default_config.py
│       └── train_config.py
├── models/                       # 模型代码
│   ├── __init__.py
│   ├── base_model.py
│   └── student_model.py
├── results/                      # 存储实验结果
├── requirements.txt              # 项目依赖
└── train.sh                      # 训练启动脚本

• data/: 存储项目所需的数据集。
• distiller/: 包含实现知识蒸馏相关算法的代码。
• experiments/: 包含实验配置文件和启动脚本。
  • train.py: 项目训练的主要脚本。
  • config/: 包含项目的配置文件。
• models/: 包含项目中使用的模型代码。
• results/: 存储实验结果，如训练日志、模型权重等。
• requirements.txt: 列出项目所需的第三方库依赖。
• train.sh: 用于启动训练脚本的shell脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件为 train.sh。该脚本的主要功能是调用 Python 的 train.py 脚本来启动训练过程。以下是 train.sh 的内容示例：

#!/bin/bash
python experiments/train.py

用户可以通过在终端中运行以下命令来启动训练：

bash train.sh

3. 项目配置文件介绍

项目的配置文件位于 experiments/config 目录下，主要包括 default_config.py 和 train_config.py。

• default_config.py: 包含了项目的基本配置，如数据集路径、模型结构、训练参数等。

# 默认配置
default_config = {
    'data_path': 'data/',
    'model': 'base_model',
    'batch_size': 32,
    'epochs': 100,
    # 更多配置...
}

• train_config.py: 可以根据实际训练需求对 default_config.py 中的配置进行覆盖或添加新的配置。

# 训练配置
train_config = {
    'batch_size': 64,  # 覆盖默认配置中的 batch_size
    'learning_rate': 0.001,  # 新增学习率配置
    # 更多配置...
}

用户可以在 train.py 脚本中导入这些配置文件，并根据配置进行模型训练等操作。

ConsistentFlowDistillation [ICLR'25] Official Implementation for Consistent Flow Distillation for Text-to-3D Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ConsistentFlowDistillation