Learnable Regions 项目使用与启动教程

Learnable Regions 项目使用与启动教程

Learnable_Regions Official implementation of the work "Text-Driven Image Editing via Learnable Regions" (CVPR 2024) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learnable_Regions

1. 项目的目录结构及介绍

Learnable Regions 项目是一个基于文本驱动的图像编辑的开源项目。项目的目录结构如下：

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├── assets/                     # 存放项目所需的资源文件
├── checkpoints/                # 模型检查点文件存储位置
├── images/                     # 输入图像文件夹
├── images.json                 # 图像信息配置文件
├── main.py                     # 项目的主入口文件
├── models/                     # 模型相关文件
├── README.md                   # 项目说明文件
├── train.py                    # 训练脚本文件
├── train_json.sh               # 训练脚本（使用json配置文件时使用）
├── train.sh                    # 训练脚本（使用命令行参数时使用）
├── utils/                      # 工具类文件
└── environment.yaml            # 项目环境配置文件

文件夹说明：

• assets/: 存放项目所需的额外资源文件，如预训练模型、示例数据等。
• checkpoints/: 模型训练过程中产生的检查点文件存储在此目录。
• images/: 存放需要编辑的输入图像。
• images.json: 包含了图像文件的名称和对应的标签以及编辑提示的JSON格式文件。

文件说明：

• README.md: 项目说明文件，包含了项目的介绍、安装步骤、使用方法等。
• main.py: 项目的主入口文件，通常用于启动项目。
• train.py: 图像编辑训练的Python脚本。
• train_json.sh和train.sh: 图像编辑训练的shell脚本，根据不同的配置方式调用。
• environment.yaml: Conda环境配置文件，用于创建项目所需的Python环境。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过main.py或者shell脚本train.sh和train_json.sh来进行的。

main.py:

main.py是项目的主入口Python文件，通常包含了项目的核心逻辑。用户可以直接运行该Python脚本来启动项目。

train.sh和train_json.sh:

这两个shell脚本被用于启动训练过程。train.sh通过命令行参数接收配置，而train_json.sh通过images.json文件中的配置来执行训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目使用environment.yaml和images.json两个配置文件。

environment.yaml:

这个文件是Conda环境配置文件，用于指定项目所需的Python环境以及相关的包依赖。用户可以通过以下命令来创建项目环境：

conda env create -n LearnableRegion --file environment.yaml

images.json:

这个文件是一个JSON格式文件，其中包含了图像的名称、标签和编辑提示。这种格式使得批量处理多个图像变得容易。用户需要按照以下格式准备数据：

{
  "image1.png": {
    "class/caption": "描述性标签",
    "editing_prompt": "编辑提示"
  },
  "image2.png": {
    "class/caption": "描述性标签",
    "editing_prompt": "编辑提示"
  }
  // 更多图像配置...
}

以上就是关于Learnable Regions项目目录结构、启动文件和配置文件的介绍。用户可以通过阅读这些内容来了解如何使用和启动这个项目。

Learnable_Regions Official implementation of the work "Text-Driven Image Editing via Learnable Regions" (CVPR 2024) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learnable_Regions