WISA项目启动与配置教程

WISA项目启动与配置教程

WISA World Simulator Assistant for Physics-Aware Text-to-Video Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WISA

1. 项目目录结构及介绍

WISA（World Simulator Assistant）项目是一个用于提升文本到视频模型物理感知能力的开源项目。项目的主要目录结构如下：

• accelerate_configs/：包含加速训练的配置文件。
• assets/：存放项目所需的静态资源文件。
• docs/：项目文档存放目录。
• examples/：示例代码和训练脚本。
• finetrainers/：精细训练相关的代码模块。
• tests/：单元测试代码。
• LICENSE：项目许可证文件。
• README.md：项目说明文件。
• inference.sh：模型推理的shell脚本。
• pyproject.toml：Python项目配置文件。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。
• setup.py：项目安装脚本。
• train.py：模型训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过inference.sh和train.py两个文件进行的。

• inference.sh：这是一个shell脚本，用于执行模型的推理任务。在这个脚本中，可以设置模型类型（MODEL_TYPE）、生成类型（GEN_TYPE）、提示文本路径（PROMPT_PATH）、输出文件名（OUTPUT_FILE）和模型权重路径（LORA_PATH）等参数。

• train.py：这是模型训练的主脚本。用户可以通过修改脚本中的参数来配置训练过程，如数据集路径、训练参数等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要是通过requirements.txt、pyproject.toml和训练脚本中的配置文件进行的。

• requirements.txt：该文件列出了项目运行所依赖的Python包，用户可以通过执行pip install -r requirements.txt命令来安装这些依赖。

• pyproject.toml：这是一个Toml格式的文件，用于描述Python项目的元数据和依赖关系。

• 训练脚本中的配置文件：在examples/training/目录下的训练脚本中，通常会有一个配置文件，如training_wisa.json，用于定义训练过程中的各种参数，如数据集配置（dataset_config）、数据集缓冲区大小（dataset_shuffle_buffer_size）、预计算样本数（precomputation_items）等。

以上就是WISA项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。用户可以根据这些信息来启动和配置项目。

WISA World Simulator Assistant for Physics-Aware Text-to-Video Generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WISA