Fast-DiT 项目使用教程

Fast-DiT 项目使用教程

fast-DiT Fast Diffusion Models with Transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-DiT

1. 项目目录结构及介绍

Fast-DiT 项目的目录结构如下：

fast-DiT/
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── download.py
├── environment.yml
├── extract_features.py
├── models/
├── run_DiT.ipynb
├── sample.py
├── sample_ddp.py
└── train.py

目录结构介绍

• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则文件。
• CONTRIBUTING.md: 项目贡献指南文件。
• LICENSE.txt: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文件。
• download.py: 用于下载预训练模型的脚本。
• environment.yml: 项目的环境配置文件，用于创建 Conda 环境。
• extract_features.py: 用于提取 ImageNet 特征的脚本。
• models/: 存放模型定义和相关代码的目录。
• run_DiT.ipynb: 用于运行 DiT 模型的 Jupyter Notebook 文件。
• sample.py: 用于从预训练模型中采样的脚本。
• sample_ddp.py: 用于并行采样大量图像的脚本。
• train.py: 用于训练 DiT 模型的脚本。

2. 项目启动文件介绍

run_DiT.ipynb

run_DiT.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，用于在本地运行预训练的 DiT 模型。通过这个文件，用户可以方便地加载模型并生成图像。

使用步骤

1. 打开 Jupyter Notebook。
2. 运行 run_DiT.ipynb 文件。
3. 按照 Notebook 中的指导加载预训练模型并生成图像。

3. 项目配置文件介绍

environment.yml

environment.yml 是项目的环境配置文件，用于创建 Conda 环境。通过这个文件，用户可以快速配置项目所需的运行环境。

使用步骤

1. 安装 Conda 环境管理工具。

2. 在项目根目录下运行以下命令创建环境：

   conda env create -f environment.yml
   

3. 激活创建的环境：

   conda activate DiT
   

配置文件内容

environment.yml 文件的内容如下：

name: DiT
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - pytorch=1.9.0
  - cudatoolkit=11.1
  - pip
  - pip:
    - -r requirements.txt

该文件定义了项目所需的基本依赖项，包括 Python 版本、PyTorch 版本以及 CUDA 工具包版本。用户可以根据自己的需求修改该文件以适应不同的环境配置。

fast-DiT Fast Diffusion Models with Transformers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-DiT