OOTDiffusion 项目使用教程

OOTDiffusion 项目使用教程

OOTDiffusion OOTDiffusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/oo/OOTDiffusion

1. 项目目录结构及介绍

OOTDiffusion 项目的目录结构如下:

OOTDiffusion/
├── checkpoints/
│   ├── ootd/
│   ├── humanparsing/
│   └── openpose/
├── images/
├── ootd/
├── preprocess/
├── run/
│   └── run_ootd.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

  • checkpoints/: 存放模型检查点文件,包括 ootdhumanparsingopenpose 等。
  • images/: 存放项目中使用的图像文件。
  • ootd/: 包含与 OOTDiffusion 模型相关的代码和配置文件。
  • preprocess/: 包含数据预处理相关的代码。
  • run/: 包含项目的启动文件 run_ootd.py
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目介绍和使用说明。
  • requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件位于 run/ 目录下,名为 run_ootd.py。该文件用于执行 OOTDiffusion 模型的推理任务。

启动文件功能

  • run_ootd.py: 该脚本用于加载模型并执行虚拟试衣任务。用户可以通过命令行参数指定模型路径、服装图像路径、缩放比例等。

使用示例

cd OOTDiffusion/run
python run_ootd.py --model_path <model-image-path> --cloth_path <cloth-image-path> --scale 2.0 --sample 4

3. 项目配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下几个部分:

1. requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包。用户可以通过以下命令安装这些依赖包:

pip install -r requirements.txt

2. README.md

项目的介绍文档,包含了项目的安装步骤、使用说明、模型检查点的下载链接等信息。

3. .gitignore

Git 忽略文件配置,用于指定哪些文件或目录不需要被 Git 版本控制系统跟踪。

4. LICENSE

项目的许可证文件,说明项目的开源许可证类型。

5. run_ootd.py 中的参数配置

run_ootd.py 文件中,用户可以通过命令行参数配置模型的路径、服装图像路径、缩放比例等。例如:

python run_ootd.py --model_path checkpoints/ootd/model.pth --cloth_path images/cloth.jpg --scale 2.0 --sample 4

通过以上配置,用户可以灵活地使用 OOTDiffusion 项目进行虚拟试衣任务。

OOTDiffusion OOTDiffusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/oo/OOTDiffusion

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### Out-of-Distribution Diffusion in Machine Learning Out-of-distribution (OOD) learning addresses scenarios where test or deployment data differ significantly from training distributions. In the context of diffusion models, OODiffusion extends these capabilities by ensuring robustness when encountering unseen patterns during inference. Diffusion models have shown remarkable success in generating high-quality images surpassing traditional methods like GANs[^2]. These generative models iteratively denoise random noise vectors into coherent samples through a learned reverse process. For handling out-of-distribution cases effectively: - **Robust Training Strategies**: Incorporating diverse datasets can enhance model generalization across different domains. - **Anomaly Detection Mechanisms**: Implement anomaly detection layers within architectures to identify and mitigate potential failures due to distribution shifts. #### Example Code Snippet for Basic Diffusion Process ```python import torch from torchvision import transforms from PIL import Image def sample_diffusion_model(model, shape=(1, 3, 64, 64), timesteps=1000): """Sample an image using the given diffusion model.""" with torch.no_grad(): img = torch.randn(shape).cuda() for i in reversed(range(timesteps)): t = torch.full((shape[0], ), i, device='cuda') img = model.p_sample(img, t) transform = transforms.ToPILImage() pil_img = transform(img.squeeze().cpu()) return pil_img # Assuming `model` is pre-trained diffusion model instance pil_image = sample_diffusion_model(model) pil_image.show() ``` This example demonstrates how one might implement sampling from a pretrained diffusion model while considering adjustments necessary for accommodating out-of-distribution inputs.
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