TF-ICON 项目使用教程

TF-ICON 项目使用教程

TF-ICON ICCV 2023. Official implementation of TF-ICON: Diffusion-Based Training-Free Cross-Domain Image Composition. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/TF-ICON

1. 项目的目录结构及介绍

TF-ICON 项目的目录结构如下：

TF-ICON/
├── assets/
├── configs/
│   └── stable-diffusion/
├── gradio/
├── inputs/
├── ldm/
├── ptp_scripts/
├── scripts/
├── stable_diffusion.egg-info/
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
├── tf_icon_env.yaml

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• configs/stable-diffusion/: 存放 Stable Diffusion 模型的配置文件。
• gradio/: 可能包含与 Gradio 相关的文件，用于构建用户界面。
• inputs/: 存放输入数据，包括背景图像、前景图像、分割掩码等。
• ldm/: 可能包含与 Latent Diffusion Model (LDM) 相关的代码。
• ptp_scripts/: 可能包含与 Prompt-to-Prompt (PTP) 相关的脚本。
• scripts/: 存放项目的启动脚本和其他辅助脚本。
• stable_diffusion.egg-info/: 存放与 Stable Diffusion 相关的元数据。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• tf_icon_env.yaml: 项目的 Conda 环境配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，其中 main_tf_icon.py 是主要的启动脚本。

scripts/main_tf_icon.py

该脚本用于执行 TF-ICON 的图像合成任务。可以通过命令行参数指定不同的配置和输入数据路径。

使用示例

python scripts/main_tf_icon.py --ckpt <path/to/model.ckpt> \
                               --root /inputs/cross_domain \
                               --domain 'cross' \
                               --dpm_steps 20 \
                               --dpm_order 2 \
                               --scale 5 \
                               --tau_a 0.4 \
                               --tau_b 0.8 \
                               --outdir /outputs \
                               --gpu cuda:0 \
                               --seed 3407

参数说明

• --ckpt: 指定 Stable Diffusion 模型的检查点文件路径。
• --root: 指定输入数据的路径。
• --domain: 指定图像合成的域类型，可以是 'cross' 或 'same'。
• --dpm_steps: 指定扩散采样的步数。
• --dpm_order: 指定概率流 ODE 求解器的阶数。
• --scale: 指定无分类器引导 (CFG) 的比例。
• --tau_a: 指定注入复合自注意力图的阈值。
• --tau_b: 指定保留背景的阈值。
• --outdir: 指定输出结果的目录。
• --gpu: 指定使用的 GPU 设备。
• --seed: 指定随机种子。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，其中 stable-diffusion/ 子目录包含与 Stable Diffusion 模型相关的配置文件。

configs/stable-diffusion/

该目录下的配置文件用于配置 Stable Diffusion 模型的参数和路径。

配置文件示例

# 示例配置文件
model:
  ckpt: /path/to/model.ckpt
  dpm_steps: 20
  dpm_order: 2
  scale: 5
  tau_a: 0.4
  tau_b: 0.8

配置文件说明

• model.ckpt: 指定 Stable Diffusion 模型的检查点文件路径。
• dpm_steps: 指定扩散采样的步数。
• dpm_order: 指定概率流 ODE 求解器的阶数。
• scale: 指定无分类器引导 (CFG) 的比例。
• tau_a: 指定注入复合自注意力图的阈值。
• tau_b: 指定保留背景的阈值。

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整模型的参数，以适应不同的图像合成任务。

TF-ICON ICCV 2023. Official implementation of TF-ICON: Diffusion-Based Training-Free Cross-Domain Image Composition. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/TF-ICON