HI-Diff 项目使用教程

HI-Diff 项目使用教程

HI-Diff PyTorch code for our NeurIPS 2023 paper "Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/HI-Diff

1. 项目的目录结构及介绍

HI-Diff/
├── datasets/
│   └── (存放训练和测试数据集)
├── experiments/
│   └── (存放实验结果和预训练模型)
├── figs/
│   └── (存放图表和可视化结果)
├── hi_diff/
│   └── (核心代码文件)
├── ldm/
│   └── (潜在扩散模型相关代码)
├── options/
│   ├── train/
│   │   └── (训练配置文件)
│   └── test/
│       └── (测试配置文件)
├── results/
│   └── (存放测试结果)
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── evaluate_gopro_hide.m
├── evaluate_realblur.py
├── generate_patches_gopro.py
├── requirements.txt
├── test.py
└── train.py

目录结构介绍

• datasets/: 存放训练和测试数据集。
• experiments/: 存放实验结果和预训练模型。
• figs/: 存放图表和可视化结果。
• hi_diff/: 核心代码文件，包括模型定义和实现。
• ldm/: 潜在扩散模型相关代码。
• options/: 配置文件目录，包含训练和测试的配置文件。
  • train/: 训练配置文件。
  • test/: 测试配置文件。
• results/: 存放测试结果。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• evaluate_gopro_hide.m: 评估 GoPro 数据集的去模糊效果。
• evaluate_realblur.py: 评估 RealBlur 数据集的去模糊效果。
• generate_patches_gopro.py: 生成 GoPro 数据集的图像块。
• requirements.txt: 项目依赖库。
• test.py: 测试脚本。
• train.py: 训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练脚本，用于训练 HI-Diff 模型。启动训练的命令如下：

python train.py -opt options/train/GoPro_S1.yml --launcher pytorch

test.py

test.py 是项目的测试脚本，用于测试 HI-Diff 模型。启动测试的命令如下：

python test.py -opt options/test/GoPro.yml

3. 项目的配置文件介绍

训练配置文件

训练配置文件位于 options/train/ 目录下，例如 GoPro_S1.yml。配置文件中包含了训练所需的各种参数，如数据集路径、模型参数、优化器参数等。

测试配置文件

测试配置文件位于 options/test/ 目录下，例如 GoPro.yml。配置文件中包含了测试所需的各种参数，如数据集路径、模型路径、输出路径等。

配置文件示例

# options/train/GoPro_S1.yml

name: GoPro_S1
model: HI-Diff
dataset:
  train:
    name: GoPro
    path: datasets/GoPro/train
    batch_size: 8
    num_workers: 4
  val:
    name: GoPro
    path: datasets/GoPro/val
    batch_size: 1
    num_workers: 4
optimizer:
  type: Adam
  lr: 0.0002
  betas: [0.9, 0.999]
scheduler:
  type: StepLR
  step_size: 30
  gamma: 0.1

以上是 HI-Diff 项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你顺利使用该项目。

HI-Diff PyTorch code for our NeurIPS 2023 paper "Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/HI-Diff