SEED-X 项目使用教程

SEED-X 项目使用教程

SEED-X Multimodal Models in Real World 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEED-X

1. 项目介绍

SEED-X 是一个统一且多功能的基石模型，经过不同的指令微调后，能够在现实世界中充当各种多模态 AI 助手。它通过统一的多粒度理解和生成能力，能够满足用户的多样化需求。SEED-X 项目包括预训练的基础模型、通用指令微调模型、图像编辑模型以及用于生成真实图像的 De-Tokenizer。

2. 项目快速启动

环境依赖

• Python >= 3.8（推荐使用 Anaconda）
• PyTorch >= 2.0.1
• NVIDIA GPU + CUDA

安装

1. 克隆仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/AILab-CVC/SEED-X.git
cd SEED-X
pip install -r requirements.txt

2. 模型权重下载

   将预训练的 De-Tokenizer、SEED-X 基础模型、SEED-X-I 指令微调模型和 SEED-X-Edit 编辑模型下载并存放到 ./pretrained 文件夹下。

   • 下载 De-Tokenizer 权重
   • 下载 SEED-X 基础模型权重
   • 下载 SEED-X-I 指令微调模型权重
   • 下载 SEED-X-Edit 编辑模型权重

3. 提取 Qwen-VL-Chat 视觉编码器权重：

python3 src/tools/reload_qwen_vit.py

� infer ence

1. 使用 SEED-X De-tokenizer 进行图像重构

# 对于仅有 ViT 图像特征的图像重构
python3 src/inference/eval_seed_x_detokenizer.py

# 对于具有 ViT 图像特征和条件图像的图像重构
python3 src/inference/eval_seed_x_detokenizer_with_condition.py

2. 使用预训练模型 SEED-X

# 对于图像理解和检测
python3 src/inference/eval_img2text_seed_x.py

# 对于图像生成
python3 src/inference/eval_text2img_seed_x.py

3. 使用通用指令微调模型 SEED-X-I

# 对于图像理解和检测
python3 src/inference/eval_img2text_seed_x_i.py

# 对于图像生成
python3 src/inference/eval_text2img_seed_x_i.py

4. 使用编辑模型 SEED-X-Edit

# 对于图像编辑
python3 src/inference/eval_img2edit_seed_x_edit.py

3. 应用案例和最佳实践

• 图像理解和检测：SEED-X 能够理解图像内容并提供相关文本描述，适用于图像识别和内容分析。
• 图像生成：基于文本描述生成图像，可以应用于创意设计、图像修复等领域。
• 图像编辑：SEED-X-Edit 能够根据用户指令对图像进行精细编辑，如色彩调整、元素添加等。

4. 典型生态项目

SEED-X 项目作为一个多功能的多模态 AI 平台，可以与以下生态项目结合使用：

• SEED-Story：基于 SEED-X，能够生成包含丰富叙事文本和一致风格图像的多模态长故事。
• SEED-Data-Edit：提供大规模的图像编辑数据，用于训练和评估图像编辑模型。

以上教程涵盖了 SEED-X 项目的核心使用方法和应用场景，用户可以根据具体需求进行深入探索和定制开发。

SEED-X Multimodal Models in Real World 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEED-X