StableVideo 项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StableVideo 1. 项目目录结构及介绍
在 StableVideo 项目中，目录结构通常如下所示：
StableVideo/
├── config/ # 配置文件夹
│ ├── default.yaml # 默认配置文件
│ └── ... # 其他环境特定配置
├── data/ # 数据集存放位置
├── src/ # 源代码文件夹
│ ├── model/ # 模型相关代码
│ ├── utils/ # 工具函数
│ ├── train.py # 训练脚本
│ └── inference.py # 推理脚本
├── logs/ # 训练日志和模型权重保存位置
└── README.md # 项目说明文件
config/: 存放项目配置文件，用于设置模型参数、数据路径等。data/: 用于存储训练和测试用的数据集。src/: 包含所有源代码，分为模型实现、工具函数以及训练和推理脚本。logs/: 在训练过程中产生的日志文件和模型权重会被保存在这里。README.md: 提供项目简介、安装指南和基本使用方法。
2. 项目的启动文件介绍
train.py
这是项目的主要训练脚本。它负责加载配置文件、初始化模型、数据预处理、训练循环以及模型权重的保存。要运行训练，你可以使用类似以下命令：
python src/train.py --config config/default.yaml
这里，--config 参数用于指定使用的配置文件。
inference.py
该脚本用于模型推理。它加载已训练好的模型权重，然后根据给定的输入进行视频生成。例如，执行推理操作：
python src/inference.py --config config/default.yaml --model_path logs/best_model.pth
这里的 --model_path 参数指定预训练模型的位置。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件位于 config/ 目录下，例如 default.yaml 是默认配置。这个文件包含了各种运行时选项，如模型参数、优化器设置、训练数据路径等。示例配置文件可能包括以下字段：
model:
name: stable_video_diffusion # 模型名称
num_layers: 8 # 模型层数
...
data:
train_dataset: path/to/train_set # 训练数据集路径
val_dataset: path/to/validation_set # 验证数据集路径
...
training:
batch_size: 8 # 训练批次大小
epochs: 50 # 训练轮数
learning_rate: 0.0001 # 学习率
...
logging:
save_dir: ./logs # 日志和模型权重保存路径
log_interval: 100 # 训练过程中的打印间隔
...
要自定义配置，只需创建一个新的 YAML 文件并覆盖或添加所需参数，然后在运行脚本时指向这个新文件即可。
请确保根据实际项目结构修改这些路径和设置，以适应你的开发环境。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
