WanControl项目使用教程

WanControl项目使用教程

WanControl Wan2.1 with Controlnet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/WanControl

1. 项目目录结构及介绍

WanControl项目的目录结构如下所示：

WanControl/
├── apps/
├── diffsynth/
├── examples/
│   └── wanvideo/
│       ├── train_wan_t2v.py
│       └── ...
├── models/
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• apps/: 存放应用程序相关代码。
• diffsynth/: 包含diffsynth相关的代码，用于图像和视频的预处理和后处理。
• examples/: 包含示例代码和项目的主要入口文件。
  • wanvideo/: 包含用于训练和测试WanControl模型的脚本。
• models/: 存放预训练模型和相关文件。
• LICENSE: 项目使用的Apache-2.0许可证文件。
• README.md: 项目说明文件，包含项目信息和使用指南。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 用于安装Python包的设置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于examples/wanvideo/train_wan_t2v.py。这个Python脚本用于启动WanControl模型的训练过程。以下是一些基本的命令行参数：

python examples/wanvideo/train_wan_t2v.py --task <task> --dataset_path <path> --output_path <path> ...

其中，<task>可以是data_process（数据处理）、train（训练）等，用于指定要执行的任务类型。<path>是数据集和输出结果的路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行，但也可以通过配置文件来管理。配置文件通常为.yaml或.json格式，包含项目的所有配置信息，例如数据路径、模型参数、训练设置等。

虽然本项目的主要配置通过命令行参数来完成，但如果需要使用配置文件，可以创建一个.yaml文件，例如config.yaml，并在脚本中加载它：

import yaml

with open('config.yaml', 'r') as file:
    config = yaml.safe_load(file)

# 使用config字典中的配置信息

在config.yaml中，你可以定义如下配置：

dataset_path: 'path/to/your/dataset'
output_path: 'path/to/output'
text_encoder_path: 'path/to/text_encoder_model'
vae_path: 'path/to/vae_model'
...

在运行训练脚本时，你可以指定配置文件：

python examples/wanvideo/train_wan_t2v.py --config config.yaml

请注意，以上内容是基于项目结构和提供的文档信息进行的概括性介绍，具体的配置和使用方式需要根据项目的实际需求和代码进行调整。

WanControl Wan2.1 with Controlnet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/WanControl