Show-o 开源项目使用教程

Show-o 开源项目使用教程

Show-o [ICLR 2025] Repository for Show-o, One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation. Show-o 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/Show-o

1. 项目目录结构及介绍

Show-o 项目目录结构如下:

Show-o/
├── accelerate_configs/        # 存放加速训练的配置文件
├── configs/                  # 存放模型训练和推理的配置文件
├── docs/                     # 存放项目文档
├── inference_mmu.ipynb        # 用于多模态理解的推理演示 Jupyter 笔记本
├── inference_mmu.py           # 多模态理解的推理代码
├── inference_t2i.py           # 文本到图像生成的推理代码
├── requirements.txt          # 项目依赖的 Python 包列表
├── training/                 # 存放训练相关代码
├── validation_prompts/        # 存放验证集提示信息
├── CONTRIBUTING_ROADMAP.md    # 贡献指南和项目路线图
├── LICENSE                   # 项目许可证文件
├── README.md                 # 项目说明文件
  • accelerate_configs/:包含用于分布式训练的配置文件,以加速模型训练过程。
  • configs/:包含各种运行配置,如训练和推理的配置文件。
  • docs/:存放项目的文档资料。
  • inference_mmu.ipynbinference_mmu.py:用于多模态理解的推理演示和代码。
  • inference_t2i.py:文本到图像生成的推理代码。
  • requirements.txt:列出项目运行所需的 Python 包。
  • training/:包含训练模型所需的代码。
  • validation_prompts/:包含用于验证模型性能的提示信息。
  • CONTRIBUTING_ROADMAP.md:提供了如何为项目贡献以及项目的未来路线图。
  • LICENSE:项目的开源许可证。
  • README.md:项目的详细介绍。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是指用于推理的 Python 脚本,包括以下两个:

  • inference_mmu.py:用于多模态理解的推理,如图像描述和视觉问答。
  • inference_t2i.py:用于文本到图像的生成。

要启动推理,可以在命令行中运行这些 Python 脚本,并提供相应的配置文件和其他参数。

例如,运行多模态理解推理的命令如下:

python3 inference_mmu.py config=configs/showo_demo.yaml max_new_tokens=100 mmu_image_root=./mmu_validation question='Please describe this image in detail. *** Do you think the image is unusual or not?'

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下,主要包括以下几种:

  • 用于模型训练的配置文件,例如 showo_pretraining_stage1.yaml
  • 用于推理的配置文件,例如 showo_demo.yaml

这些配置文件使用 YAML 格式,定义了模型训练或推理时所需的参数,如数据集路径、超参数设置、模型架构等。

例如,一个推理配置文件可能包含以下内容:

# 推理配置示例
model:
  name: show-o
  path: ./checkpoints/show-o-512x512
inference:
  max_new_tokens: 100
  image_root: ./mmu_validation
prompt:
  question: 'Please describe this image in detail. *** Do you think the image is unusual or not?'

使用这些配置文件,用户可以方便地调整模型的行为,以适应不同的使用场景。

Show-o [ICLR 2025] Repository for Show-o, One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation. Show-o 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/Show-o

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

鲍丁臣Ursa

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值