【亲测免费】 U-ViT 项目使用教程

U-ViT 项目使用教程

【免费下载链接】U-ViT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/uv/U-ViT

项目介绍

U-ViT 是一个基于 Vision Transformer (ViT) 的图像生成模型，专门为扩散模型设计。与传统的基于卷积神经网络 (CNN) 的 U-Net 不同，U-ViT 提供了一个简单且通用的 ViT 架构，用于图像生成任务。该项目在 CVPR 2023 中被提出，并展示了在多个视觉任务中的优秀性能。

项目快速启动

环境配置

首先，确保你已经安装了必要的依赖库：

pip install torch torchvision accelerate

训练模型

以下是一些常见的训练命令示例：

CIFAR10 (U-ViT-S/2)

accelerate launch --multi_gpu --num_processes 4 --mixed_precision fp16 train.py --config=configs/cifar10_uvit_small.py

CelebA 64x64 (U-ViT-S/4)

accelerate launch --multi_gpu --num_processes 4 --mixed_precision fp16 train.py --config=configs/celeba64_uvit_small.py

ImageNet 64x64 (U-ViT-M/4)

accelerate launch --multi_gpu --num_processes 8 --mixed_precision fp16 train.py --config=configs/imagenet64_uvit_mid.py

ImageNet 64x64 (U-ViT-L/4)

accelerate launch --multi_gpu --num_processes 8 --mixed_precision fp16 train.py --config=configs/imagenet64_uvit_large.py

ImageNet 256x256 (U-ViT-L/2)

accelerate launch --multi_gpu --num_processes 8 --mixed_precision fp16 train_ldm.py

应用案例和最佳实践

图像生成

U-ViT 可以用于生成高质量的图像，特别是在高分辨率图像生成方面表现出色。例如，使用 U-ViT-H 模型在 ImageNet 数据集上生成 256x256 分辨率的图像，可以获得极佳的视觉效果。

多模态扩散模型

U-ViT 也被用于构建多模态大型扩散模型，如 UniDiffuser。这种模型能够处理多种输入类型，包括文本和图像，从而实现更复杂的生成任务。

典型生态项目

UniDiffuser

UniDiffuser 是一个基于 U-ViT 的多模态大型扩散模型，能够处理多种输入类型，包括文本和图像。它展示了 U-ViT 在多模态任务中的强大能力。

DPT

DPT (Dense Prediction Transformers) 是一个条件扩散模型，使用 U-ViT 作为其骨干网络。它在 ImageNet 上实现了最先进的生成和分类结果。

通过这些生态项目，U-ViT 展示了其在各种复杂视觉任务中的广泛应用潜力。

【免费下载链接】U-ViT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/uv/U-ViT